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最近一直在做类ChatGPT项目的部署 微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Hugging face实现的Transformers库的Trainer类

从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分

• 按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别是注意力机制(缩放点积、多头注意力)
• 从头到尾解读ChatGLM-6B的整体代码架构，及逐行解读每一行代码 且本文的代码解读与其他代码解读最大的不同是：会对出现在本文的每一行代码都加以注释、解释、说明，甚至对每行代码中的变量都会做解释/说明

总之，一如既往的保持对初学者的足够友好，让即便没有太多背景知识的也能顺畅理解本文

transformer强大到什么程度呢，基本是17年之后绝大部分有影响力模型的基础架构都基于的transformer(比如，这里有200来个，包括且不限于基于decode的GPT、基于encode的BERT、基于encode-decode的T5等等)

通过博客内的这篇文章《Transformer通俗笔记：从Word2Vec、【【微信】】逐步理解到GPT、BERT》，我们已经详细了解了transformer的原理(如果忘了，建议必复习下再看本文，当然，如果你实在不想跳转，就只想呆在本文，也行，我努力..)

如果把上图中的各种细节也显示出来，则如下大图所示(此大图来源于七月在线NLP11里倪老师讲的Transformer模型源码解读，positional encoding、多头等没画)

考虑到Hugging face实现的Transformers库虽然功能强大，但3000多行，对于初次实现的初学者来说，理解难度比较大，因此，咱们一步步结合对应的原理来逐行编码实现一个简易版的transformer

?为了方便后面代码的编写，先引入一些库

对于模型来说，每一句话比如“七月的服务真好，答疑的速度很快”，在模型中都是一个词向量，但如果每句话都临时抱佛脚去生成对应的词向量，则处理起来无疑会费时费力，所以在实际应用中，我们会事先预训练好各种embedding矩阵，这些embedding矩阵包含常用领域常用单词的向量化表示，且提前做好分词

维度1	维度2	维度3	维度4	...	维度512
教育
机构
在线
课程
..
服务
答疑
老师

从而当模型接收到“七月的服务真好，答疑的速度很快”这句输入时，便可以从对应的embedding矩阵里查找对应的词向量，最终把整句输入转换成对应的向量表示

这部分的代码 可以如下表示

然，如此篇文章所述，RNN的结构包含了序列的时序信息，而Transformer却完全把时序信息给丢掉了，比如“他欠我100万”，和“我欠他100万”，两者的意思千差万别，故为了解决时序的问题，Transformer的作者用了一个绝妙的办法：位置编码(Positional Encoding)。

即将每个位置编号，从而每个编号对应一个向量，最终通过结合位置向量和词向量，作为输入embedding，就给每个词都引入了一定的位置信息，这样Attention就可以分辨出不同位置的词了，具体怎么做呢？

1. 如果简单粗暴的话，直接给每个向量分配一个数字，比如1到1000之间
2. 也可以用one-hot编码表示位置
3. transformer论文中作者通过sin函数和cos函数交替来创建 positional encoding，其计算positional encoding的公式如下 其中，pos相当于是每个token在整个序列中的位置，相当于是0, 1, 2, 3...(看序列长度是多大，比如10，比如100)，代表位置向量的维度(也是词embedding的维度，transformer论文中设置的512维)?

   至于是embedding向量的位置下标对2求商并取整(可用双斜杠表示整数除法，即求商并取整)，它的取值范围是，比如，，，，，， ...，，

   相当于是指向量维度中的偶数维，即第0维、第2维、第4维...，第510维，用sin函数计算 是向量维度中的奇数维，即第1维、第3维、第5维..，第511维，用cos函数计算

不要小看transformer的这个位置编码，不少做NLP多年的人也不一定对其中的细节有多深入，而网上大部分文章谈到这个位置编码时基本都是千篇一律、泛泛而谈，很少有深入，故本文还是细致探讨下

考虑到一图胜千言 一例胜万语，举个例子，当我们要编码「我 爱 你」的位置向量，假定每个token都具备512维，如果位置下标从0开始时，则根据位置编码的计算公式可得『且为让每个读者阅读本文时一目了然，我计算了每个单词对应的位置编码示例(在此之前，这些示例在其他地方基本没有)』

• 当对上的单词「我」进行位置编码时，它本身的维度有512维
• 当对上的单词「爱」进行位置编码时，它本身的维度有512维

  ?然后再叠加上embedding向量，可得

• 当对上的单词「你」进行位置编码时，它本身的维度有512维
• ....

最终得到的可视化效果如下图所示

代码实现如下

从下图可知，经过「embedding + 位置编码」得到的输入，会乘以「三个权重矩阵：??」得到查询向量Q、键向量K、值向量V(你可以简单粗暴的理解为弄出来了三个分身)

举个例子，针对「我想吃酸菜鱼」这句话，经过embedding + 位置编码后，可得(注：可以512维，也可以是768维，但由于transformer论文中作者设置的512维，所以除了这个酸菜鱼的例子暂为768维外，其他地方均统一为512维)

然后乘以三个权重矩阵得

?为此，我们可以先创建4个相同的线性层，每个线性层都具有 d_model 的输入维度和 d_model 的输出维度

前三个线性层分别用于对 Q向量、K向量、V向量进行线性变换(至于这第4个线性层在随后的第3点)

我们聚焦下transformer论文中原图的这部分，可知，输入通过embedding+位置编码后，先后做以下两个步骤

1. 针对query向量做【【微信】】，得到的结果与原query向量，做相加并归一化 这个相加具体是怎么个相加法呢？事实上，Add代表的Residual Connection(残差连接)，是为了解决多层神经网络训练困难的问题，通过将前一层的信息无差的传递到下一层，可以有效的仅关注差异部分，这一方法之前在图像处理结构如ResNet等中常常用到 具体编码时通过 SublayerConnection 函数实现此功能 而Norm则代表了Layer Normalization，通过对层的激活值的归一化，可以加速模型的训练过程，使其更快的收敛，编码时用?LayerNorm?函数实现
2. 上面步骤得到的『输出结果output做feed forward』之后，再与『上面步骤的原输出结果output』也做相加并归一化

总而言之，上述过程用公式表达则如下

第一步中的X代表?Multi-Head Attention，第二步中的X代表FFN(本质上就是一个全连接层MLP)，最终这个编码器层代码可以完整的写为

接下来，先看下缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)的整体实现步骤

1. 为了计算每个单词与其他单词之间的相似度，会拿「每个单词/token的q向量」与「包括自身在内所有单词/token的k向量」一一做点积(两个向量之间的点积结果可以代表两个向量的相似度) 对应到矩阵的形式上，则是矩阵Q与K矩阵的转置做相乘 还是拿上面那个例子：「我想吃酸菜鱼」，则Q乘以K的转置如下图所示 最终得到的矩阵有6行6列，从上往下逐行来看的话，每一个格子里都会有一个数值，每一个数值依次代表：? 单词我与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度，比如可能是0.3?0.2 0.2?0.1 0.1 0.1，代表编码1时放在「我 想 吃 酸 菜 鱼」上面的注意力大小 同时，可以看到模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置(当然 这无可厚非，毕竟自己与自己最相似嘛)，而可能忽略了其它位置。很快你会看到，作者采取的一种解决方案就是采用多头注意力机制(Multi-Head Attention)? 想与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度? 吃与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度? 酸与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度? 菜与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度? 鱼与「我 想 吃 酸 菜 鱼」各自的点积结果或相似度?
2. 由于会随着dimension的增大而增大，为避免过大，所以除以?，相当于对点积的结果做下缩放 其中，是向量的维度，且，如果只设置了一个头，那就是模型的维度，如果设置了8个头，则，且如果模型的维度是512维，则即等于8 上面两步的代码可以如下编写
3. 接着使用 Softmax 计算每一个单词对包括自身在内所有单词的 Attention值，这些值加起来的和为1(相当于起到了归一化的效果) 这步对应的代码为
4. 最后再乘以矩阵，即对所有values(【【微信】】)，根据不同的attention值(???)，做加权平均 对应到我想吃酸菜鱼这个例子上，则是
5. 最终得到单词的输出，如下图所示(图中V矩阵的4行分别代表【【微信】】)： 上述两步对应的代码为

同样的方法，也可以计算出，如下图8所示， b2就是拿q2去对其他的key做attention，最后再与其他的value值相乘取【【微信】】得到，最终每个单词都包含了上下文相关单词的语义信息，不再只是attention计算之前，每个单词只有它自己的信息，和上下文没有关联

另外，这里面还有一点值得注意的是，可能有同学疑问：当我们计算x1与x2、x3、x4的相似度之后，x2会再与x1、x3、x4再依次计算一遍相似度，这两个过程中，前者算过了x1和x2的相似度，后者则再算一遍x2与x1的相似度，这不是重复计算么？其实不然，这是两码事，原因很简单，正如你喜欢一个人 你会觉得她对你很重要，但那个人不一定喜欢你 她不会觉得你对她有多重要..

最终，Scaled Dot-Product Attention这部分对应的完整代码可以写为

先看2个头的例子，依然还是通过生成对应的三个矩阵、、，然后这三个矩阵再各自乘以两个转移矩阵得到对应的分矩阵，如

• 矩阵对应的两个分矩阵、?
• 矩阵对应的两个分矩阵为、
• 矩阵对应的两个分矩阵为、

至于同理，也生成对应的6个分矩阵、、、、、

接下来编码时，分两步

1. 先与做点积然后乘以，然后再与做点积再乘以，再把这两个计算的结果相加得到
2. 再分别与做点积然后乘以、然后再与做点积再乘以，再把这两个计算的结果相加得到

如果是8个头呢，计算步骤上也是一样的，只是从2个头变化到8个头而已，最终把每个头得到的结果直接concat，最后经过一个linear变换，得到最终的输出，整体如下所示

这部分Multi-Head Attention的代码可以写为

在上文，咱们逐一编码实现了embedding、位置编码、缩放点积/多头注意力，以及Add和Norm，整个编码器部分还剩最后一个模块，即下图框里的Feed Forward Network(简称FFN)

其中包括两个线性变换：维度上先扩大后缩小，最终输入和输出的维数为，内层的维度为，过程中使用ReLU作为激活函数

虽然线性变换在不同位置上是相同的，但它们在层与层之间使用不同的参数，相当于使用了两个内核大小为1的卷积

这部分的代码可以如下编写

N可以等于6或其他数值

其中的clone函数的代码为

咱们再回顾下transformer的整个模型架构，特别是解码器的部分，毕竟BERT外，GPT等很有影响力的模型都用的transformer decode结构

从底至上，

• 输入包括2部分，下方是前一个time step的输出的embedding 再加上一个表示位置的Positional Encoding
• 接着是Masked Multi-Head Self-attention，【【微信】】字面意思是屏蔽 然后做一下Add&Norm
• 再往上是一个不带mask的Multi-Head Attention层，它的Key、Value矩阵使用 Encoder 的编码信息矩阵，而Query使用上一个 【【微信】】 的输出计算 然后再做一下Add&Norm
• 继续往上，经过一个FFN层，也做一下Add&Norm
• 最后做下linear变换后，通过Softmax 层计算下一个翻译单词的概率

由于在第一部分介绍过了embedding、positional encoding、FFN、Add&Norm、linear、softmax、【【微信】】，故本部分只重点介绍下Masked Multi-Head Self-attention

本过程和第一部分介绍的Multi-Head self-attention基本一致，区别在于加了个mask机制

1. 输入经过embedding + 位置编码之后，还是乘以三个不同的权重矩阵：、、，依次得到三个不同的矩阵输入：Q、K、V
2. Q矩阵乘以K矩阵的转置，得到，注意，紧接着会再乘以一个Mask矩阵，得到Masked Attention矩阵
3. ?Masked Attention矩阵经过softmax后，乘以V矩阵得到矩阵
4. 最终把、拼接之后，再做一个linear变换得到最终的矩阵

整个解码器架构的代码可以如下编写『有一点值得注意的是，如下文代码中所述

• 在对输入x执行自注意力计算并进行第一个子层的处理(带mask)，最后一个参数是tgt_mask，即x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask))
• 但对输入x执行源注意力计算并进行第二个子层的处理时(不带mask)，最后一个参数是src_mask，即x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask))?』

且Decoder也是由N=6个相同层组成

最终，整个transformer完整模型的整体封装代码为

当我们把编码器和解码器组合到一起后，看下它两是如何一块协作的

需要注意的是

1. Encoder中的Q、K、V全部来自于上一层单元的输出 而Decoder只有Q来自于上一个Decoder单元的输出，K与V都来自于Encoder最后一层的输出。也就是说，Decoder是要通过当前状态与Encoder的输出算出权重后(计算query与各个key的相似度)，最后将Encoder的编码加权得到下一层的状态 比如当我们要把“Hello Word”翻译为“你好，世界”时 Decoder会计算“你好”这个query分别与“Hello”、“Word”这两个key的相似度 很明显，“你好”与“Hello”更相似，从而给“Hello”更大的权重，从而把“你好”对应到“Hello”，达到的效果就是“Hello”翻译为“你好”
2. 且在解码器中因为加了【【微信】】机制，自注意力层只允许关注已输出位置的信息，实现方法是在自注意力层的softmax之前进行mask，将未输出位置的权重设置为一个非常大的负数(进一步softmax之后基本变为0，相当于直接屏蔽了未输出位置的信息)

具体实现时，先创建批次和掩码

接下来，我们创建一个通用的训练和得分函数来跟踪损失。我们传入一个通用的损失计算函数，它也处理参数更新

下面这段代码定义了一个名为 SimpleLossCompute 的类，实现了简单的损失计算和训练函数

• 在调用该类的实例时，输入预测输出、目标输出和规范化因子，计算损失值并进行梯度更新
• 如果提供了优化器，还会更新模型参数和清空梯度缓存

优化器(optimizer)经常用于在训练过程中更新模型参数以最小化损失函数，而Adam(Adapti【【微信】】)是一种常用的优化器，它结合了两种传统优化算法的优点：Momentum和RMSprop

为了通俗易懂地理解Adam，可以将其比作一个赛车手。训练模型就像是找到一辆赛车在赛道上的最佳行驶速度和路径，以达到最快的速度并取得优异的成绩。在这个过程中，速度的调整（即学习率）非常重要

1. 首先，Adam像Momentum一样，具有动量效应。这意味着赛车手（模型）会积累动量，使其在下坡时更快，而在上坡时减速。这有助于模型更快地穿越平坦区域，并避免在最低点附近摆动

2. 其次，Adam像RMSprop一样，会自适应地调整每个参数的学习率。在我们的赛车比喻中&#
   
   

   必应chatgpt怎么用

   
   

   3.1ChatGPT厚积薄发

   最近，工智能公司OpenAI推出的ChatGPT风靡全球，其上线仅两个月，注册用户破亿。ChatGPT包含丰富的知识，不仅能更好地理解人类的问题和指令，流畅进行多轮对话，还在越来越多领域显示出解决各种通用问题和推理生成能力。许多人相信，ChatGPT不仅是新一代聊天机器人的突破，也将为信息产业带来巨大变革，也预示着AI技术应用将迎来大规模普及。

   ChatGPT表现不俗？其背后的技术有哪些？

   3.2 从GPT到GPT-3

   3.3 从GPT-3到ChatGPT的进化路线图

   下图为从最初的GPT-3到GPT-3.5的进化路线图。

   图1 GPT-3初版到ChatGPT的进化路线图

   其中text―davinci―002是在code―davinci―002的基础上使用InstructGPT训练方法改进的。GPT-3.5在GPT-3的基础上加入了代码的能力，ChatGPT的代码训练中，很多数据来自于类似Stack O【【微信】】这样一些代码问答的网站，所以我们会发现它做简单的任务其实做得还蛮好的。

   从图1可知，GPT-3为ChatGPT打下了扎实的基础，但codex、RLHF等技术新增很多新功能，挖掘了GPT-3的潜力。

   3.4 使GPT-3初版升级到ChatGPT的多项关键技术

   从图1可知，这两项关键技术是代码训练（Codex）、RLHF及TAMER等

   1、Codex

   Codex 模型系列是 GPT-3 系列的后代，它经过了自然语言和数十亿行代码的训练。该模型系列精通十几种语言，包括 C# Ja【【微信】】、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL甚至Shell，但最擅长 Python。

   你可以使用Codex完成各种任务，包括：

   • 将注释转换为代码

   • 在上下文中补全下一行代码或函数

   • 为你提供一些知识，例如为应用程序查找有用的库或 API 调用

   • 添加注释

   • 重写代码以提高效率

   Codex如何训练的呢？

   首先，在GITHub数据上预训练模型。这个模型可以合理地表征人类编码空间，可以极大地减少搜索量级。使用带【【淘密令】】的GOLD目标函数，结合编程竞赛数据集，微调模型。可有进一步降低搜索空间，给每个编程题目生成一个较大的样本集；过滤这个样本集，得到一个较小的候选结果集。

   然后，进行代码补全，代码补全这个任务的特殊性：具体来说，传统的NLP任务，生成的结果越接正确答案，那么模型得分越高，但是代码不是这样的，代码但凡有一点点小Bug，都可能造成毁灭性的结果。所以对于代码补全任务，判断生成代码的正确与否就是使用的单元测试（unittest）。

   针对代码补全这样一个特殊问题，作者提出了一个pass@k的一个指标，生成k个结果，只要有一个通过就算通过（k如果比较大，就会对模型的能力过度乐观，当k比较大的时候，虽然模型分数比较高，但是在使用时，会给用户返回一大堆代码，让用户去选，这个也是很难的，所以说需要排算法，但这个分数并没有反映排序）。

   在预训练过程中引入程序代码，和文本一起参与预训练，以此进一步增强大型语言模型（Large Language Model，LLM）的推理能力。这个结论从不少论文的实验部分都可以得出。如图3所示。

   图3 有关codex的试验数据

   从图3给出的实验数据，来自于论文“On the Ad【【微信】】e Models Better Reasoners”，其中GPT-3 davinci就是标准的GPT-3模型，基于纯文本训练；code-da【【微信】】（OpenAI内部称为Codex）是同时在Code和NLP数据上训练的模型。如果比较两者效果，可以看出，不论采用具体哪种推理方法，仅仅是从纯文本预训练模型切换到文本和Code混合预训练模型，在几乎所有测试数据集合上，模型推理能力都得到了巨大的效果提升。

   2、RLHF

   人类反馈强化学习（ReinforcementLearning from Human Feedback，RHFL）模型将预训练语言模型按照人类反馈进一步微调以符合人类偏好，利用人类反馈信息直接优化模型。Open AI 采用了人类反馈强化学习作为ChatGPT和核心训练方式，并称其是“能有效提升通用人工智能系统与人类意图对齐的技术”。RLHF 的训练包括三个核心步骤：

   （1）预训练语言模型（也可以使用额外文本进行微调，监督微调新模型可以让模型更加遵循指令提示，但不一定符合人类偏好）。

   （2）对模型根据提示（prompt）生成的文本进行质量标注，由人工标注者按偏好从最 佳到最差进行排名，利用标注文本训练奖励模型，从而学习到了人类对于模型根据给定提示生成的文本序列的偏好性。

   （3）使用强化学习进行微调，确保模型输出合理连贯的文本片段，并且基于奖励模型对模型输出的评估分数提升文本的生成质量。

   详细过程如图4所示。

   图4 RHFL的训练过程，

   原图来自：Learning to summarize from human feedback

   3、TAMER

   TAMER（Training an Agent Manually 【【微信】】cement，评估式强化人工训练代理）框架。该框架将人类标记引入到智能体（即强化学习中的Agents）的学习循环中，可以通过人类向Agents提供奖励反馈（即指导Agents进行训练），从而快速达到训练任务目标。其架构图如下所示。

   3.5 ChatGPT训练过程

   3.6ChatGPT不断迭代的路线图

   3.7ChatGPT的不足

   尽管ChatGPT在上下文对话能力甚至编程能力上表现出色，完成了大众对人机对话机器人由“人工智障”到“人工智能”的突破，我们也要看到，ChatGPT仍然有一些局限性，还需不断迭代进步。

   （1）ChatGPT在其未经大量语料训练的领域缺乏“人类常识”和引申能力，甚至会一本正经的“胡说八道”。

   （2）ChatGPT无法处理复杂冗长或者特别专业的语言结构。对于来自金融、自然科学或医学等专业领域的问题，如果没有进行足够的语料“喂食”，ChatGPT可能无法生成适当的回答。

   （3）ChatGPT还没法在线的把新知识纳入其中，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型也是不现实的。

   （4）训练ChatGPT需要耗费非常大量的算力，成本还是很大的。

   3.8ChatGPT应用场景

   ChatGPT能够提供高效的信息获取方式，有望成为重要的生产工具，潜在应用领域广泛。业界普遍认为，ChatGPT将在智能办公、智慧科研、智慧教育、智慧医疗及游戏、新闻等领域迅速落地。在金融、传媒、文娱、电商等领域，ChatGPT可以为各类消费群体提供个性化、高质量的服务，解锁多领域智慧应用。

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