手搓AI大模型教程：从零预训练一个 llama 大模型,大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

前言

主要进行Qwen模型架构讲解。

教程地址：https://github.com/lixinjie97/tiny-universe/blob/main/01.Qwen_blog/qwen.ipynb

1.Qwen整体介绍

Qwen的整体架构与Llama2类似，如下图所示：

• tokenizer将文本转为词表里面的数值。
• 数值经过embedding得到一一对应的向量。
• attention_mask是用来看见左边、右边，双向等等来设定。
• 各类下游任务，Casual, seqcls等，基本都是基础模型model后面接对应的Linear层，还有损失函数不一样。

2.学习记录

在本次课程中，我深入学习了Transformer和Qwen2这两种先进的算法原理，并通过实践掌握了它们的代码实现流程。通过对相关源码的细致研读，我领悟到了Transformer中的位置编码（PE）与Qwen2中的相对位置编码（RoPE）之间的联系和它们各自独特的特点。这段学习经历极大地丰富了我的知识储备，并提升了我的技术理解力。

3.项目目录

注：一定要创建output文件夹，否则有错误。

训练命令：

python pretrain.py

4.训练

机器：4060ti

显存消耗：8G

训练时长：38h

耗电量：100w * 38h = 3.8度

学习率：学习率预热（Warm-up）技术，学习率初始阶段会逐渐增大，直到预热步数，之后开始执行学习率衰减策略，学习率逐渐减小；学习率整体趋势先增大后减小；

补充：训练总步数10w步，在12000步时loss最小

训练过程：

5.总结

本实验采用了 tiny_story 数据集，使用的是已经分词好的样例数据，可以先体验 pretrain 与模型推理的过程，后面会更新数据分词教程。

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