从零开始实现GPT风格的Transformer：完整代码实战指南（多头注意力机制、位置编码、前馈网络、残差连接、层归一化）

从零开始实现GPT风格的Transformer：完整代码实战指南

作为大模型算法工程师，我深知Transformer架构在现代自然语言处理中的重要地位。今天我将带领大家从零开始，逐步实现一个类似GPT的Transformer模型，每一步都会详细讲解原理和代码实现。

项目概述

本文将完整实现一个GPT风格的Transformer模型，包含所有核心组件：多头注意力机制、位置编码、前馈网络、残差连接和层归一化。我们会使用PyTorch框架，从最基础的数据准备开始，到最终的概率输出，每个环节都会详细解释。

环境准备

首先安装必要的依赖包：

pip install numpy requests torch tiktoken matplotlib pandas

然后导入所需的库：

import os
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import tiktoken
import torch
import torch.nn as nn

超参数设置

超参数是模型训练前就需要确定的配置参数，它们直接影响模型的性能和训练效果。我来详细解释每个参数的作用：

# 核心超参数配置
batch_size = 4          # 每个训练步骤的批次大小，影响训练稳定性和显存使用
context_length = 16     # 每个序列的长度，决定模型能处理的最大文本长度
d_model = 64           # Token嵌入向量的维度，影响模型的表达能力
num_layers = 8         # Transformer块的数量，层数越多模型越复杂
num_heads = 4          # 多头注意力中的头数，允许模型从多个角度关注信息
learning_rate = 1e-3   # 学习率，控制参数更新的步长
dropout = 0.1          # Dropout概率，防止过拟合
max_iters = 5000       # 最大训练迭代次数
eval_interval = 50     # 每50步评估一次模型性能
eval_iters = 20        # 评估时平均多少次迭代的损失
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'  # 优先使用GPU加速

# 设置随机种子确保结果可复现
TORCH_SEED = 2008
torch.manual_seed(TORCH_SEED)

数据集准备

我们使用一个销售教科书的文本文件作为训练数据。这个数据集虽然不大，但足以演示Transformer的工作原理：

# 下载销售教科书数据集
if not os.path.exists('sales_textbook.txt'):
    url = 'https://huggingface.co/datasets/goendalf666/sales-textbook_for_convincing_and_selling/raw/main/sales_textbook.txt'
    with open('sales_textbook.txt', 'w') as f:
        f.write(requests.get(url).text)

# 读取文本数据
with open('sales_textbook.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

第一步：文本分词（Tokenization）

分词是将原始文本转换为模型可以理解的数字序列的关键步骤。我们使用OpenAI的tiktoken库，这是一个高效的分词器：

# 使用TikToken进行分词
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
tokenized_text = encoding.encode(text)
vocab_size = len(set(tokenized_text))  # 词汇表大小
max_token_value = max(tokenized_text)  # 最大token值

print(f"分词后文本长度: {
     
     len(tokenized_text)}")
print(f"词汇表大小: {
     
     vocab_size}")
print(f"最大token值: {
     
     max_token_value}")

输出结果显示：

分词后文本长度: 77919
词汇表大小: 3771
最大token值: 100069

这意味着我们的文本被分割成了77,919个token，词汇表包含3,771个不同的token。

第二步：词嵌入（Word Embedding）

接下来将数据分为训练集和验证集，并准备训练批次：

# 划分训练集和验证集（8:2比例）
split_idx = int(len(tokenized_text) * 0.8)
train_data