从 Transformer 到现代大语言模型：完整的理论与实践教学项目
这是一个系统化、完整性的大语言模型学习教程，涵盖从基础 Transformer 到现代 LLM 技术栈的全流程实现。项目不仅提供清晰的代码实现，更重要的是包含详细的教学文档、交互式示例和实际训练样例，让学习者能够真正理解并掌握现代 AI 的核心技术。
- 📚 教学导向: 每个概念都有详细解释，每行关键代码都有注释
- 🔬 完整覆盖: 从 Transformer 到 GPT、BERT、ViT、指令微调的完整技术栈
- 💻 可执行性: 所有示例都可以直接运行，立即验证学习效果
- 🎨 丰富可视化: 注意力热图、训练曲线、模型结构图等
- 🚀 渐进式学习: 从基础组件到高级应用，循序渐进
- ⚡ 一键体验: 提供完整的运行器，一键体验所有教程
🎓 LLM 完整学习教程/
├── 🔄 transfomer/ # 原始 Transformer 实现
│ ├── 📖 README_transformer_tutorial.md # 详细教程
│ ├── 🧩 transformer_components.py # 核心组件
│ ├── 📐 positional_encoding.py # 位置编码
│ ├── 🤖 transformer_model.py # 完整模型
│ ├── 🎯 train_transformer.py # 训练脚本
│ ├── 👁️ attention_visualization.py # 注意力可视化
│ ├── ✍️ text_generation_example.py # 文本生成
│ ├── 🚀 quick_start.py # 快速入门
│ ├── 🎮 run_examples.py # 运行示例
│ └── 🔍 verify_structure.py # 结构验证
│
├── 📖 bert/ # BERT 双向编码器
│ ├── 📖 README_bert_tutorial.md # BERT 教程
│ ├── 🧩 bert_components.py # BERT 组件
│ ├── 🤖 bert_model.py # BERT 模型
│ ├── 🎓 bert_pretraining.py # 预训练实现
│ └── 🚀 quick_start.py # 快速开始
│
├── 🖼️ vit/ # Vision Transformer
│ ├── 📖 README_vit_tutorial.md # ViT 教程
│ ├── 🧩 vit_components.py # ViT 组件
│ ├── 🔍 patch_embedding.py # 图像块嵌入
│ ├── 🤖 vit_model.py # ViT 模型
│ ├── 🎯 vit_trainer.py # ViT 训练器
│ ├── 🚀 quick_start.py # 快速体验
│ ├── 🎮 run_examples.py # 完整示例
│ └── 🔍 verify_vit_structure.py # 结构验证
│
├── 🤖 gpt/ # GPT 生成模型
│ ├── 📖 README_gpt_tutorial.md # GPT 教程
│ ├── 🧩 gpt_model.py # GPT 完整实现
│ ├── 🎯 train_gpt.py # GPT 训练
│ └── 🚀 quick_start.py # 快速开始
│
├── 🎯 instruction_tuning/ # 指令微调技术
│ ├── 📖 README_instruction_tuning.md # 指令微调教程
│ ├── 🎯 sft_trainer.py # SFT训练器实现
│ └── 🚀 quick_start.py # 快速开始
│
├── 🌐 multimodal/ # 多模态大模型
│ └── 📖 README_multimodal.md # 多模态技术教程
│
├── ⚡ optimization/ # 模型优化与部署
│ └── 📖 README_optimization.md # 优化部署指南
│
├── 🚀 advanced_topics/ # 高级主题与前沿研究
│ └── 📖 README_advanced.md # 前沿技术解析
│
├── 🔬 research_trends/ # AI研究趋势与未来展望
│ └── 📖 README_research_trends.md # 研究趋势分析
│
├── 📝 cbow/ # 传统词嵌入对比
│ ├── 🧩 cbow_model.py # CBOW 实现
│ ├── 🎮 cbow_example.py # 使用示例
│ └── 🔍 verify_embedding_updates.py # 验证训练
│
├── 📚 LLM_学习路径推荐.md # 进阶学习路径指南
├── 🎪 demo_complete_project.py # 完整项目演示
├── 🚀 run_all_tutorials.py # 一键运行所有教程
├── 🔍 validate_project.py # 项目完整性验证
└── 📋 README.md # 本文档
# 克隆项目
git clone <项目地址>
cd llm-tutorial
# 安装依赖
pip install torch numpy matplotlib tqdm scikit-learn
# 验证环境
python validate_project.py# 🎯 推荐：运行完整教程体验器
python run_all_tutorials.py
# 选择您感兴趣的模块，或选择 "0" 运行所有教程# 🔄 Transformer 基础
python transfomer/quick_start.py
# 📖 BERT 双向编码
python bert/quick_start.py
# 🖼️ Vision Transformer
python vit/quick_start.py
# 🤖 GPT 生成模型
python gpt/quick_start.py
# 🎯 指令微调技术
python instruction_tuning/quick_start.py
# 📝 传统词嵌入对比
python cbow/cbow_example.py# 📚 阅读详细教程文档
# 每个模块都有完整的理论解释和实现细节
# 🎮 运行完整训练示例
python transfomer/run_examples.py
python vit/run_examples.py
python gpt/train_gpt.py目标: 理解 Transformer 核心原理
-
🔄 Transformer 基础
- 📖 阅读
transfomer/README_transformer_tutorial.md - 🚀 运行
transfomer/quick_start.py - 👁️ 体验注意力可视化
- 📖 阅读
-
📝 词嵌入理解
- 🎮 运行
cbow/cbow_example.py - 🔍 理解传统方法 vs Transformer 的区别
- 🎮 运行
目标: 掌握主要模型变体
-
📖 BERT 双向编码
- 📚 学习掩码语言建模原理
- 🎯 体验预训练过程
-
🖼️ Vision Transformer
- 🔍 理解图像序列化处理
- 🎨 对比 CNN vs ViT 的差异
-
🤖 GPT 生成模型
- ⚡ 理解因果注意力机制
- ✍️ 体验文本生成策略
目标: 掌握现代 LLM 技术
-
🎯 指令微调技术
- 📖 阅读
instruction_tuning/README_instruction_tuning.md - 🔄 理解 SFT + RLHF 流程
- 📖 阅读
-
🔬 深入研究
- 🎛️ 调整模型超参数
- 📊 分析训练过程
- 🧪 设计消融实验
目标: 跟踪前沿技术
- 🌟 前沿探索
- 📚 参考
LLM_学习路径推荐.md - 🚀 实现最新论文
- 🤝 参与开源贡献
- 📚 参考
# 核心注意力公式
Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V
# 多头注意力
MultiHead(Q,K,V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
where head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)| 模型 | 架构类型 | 注意力机制 | 主要应用 | 核心创新 |
|---|---|---|---|---|
| Transformer | 编码器-解码器 | 双向 + 因果 | 机器翻译 | 纯注意力架构 |
| BERT | 仅编码器 | 双向 | 文本理解 | 掩码语言建模 |
| GPT | 仅解码器 | 因果 | 文本生成 | 自回归生成 |
| ViT | 仅编码器 | 双向 | 图像分类 | 图像序列化 |
传统 NLP (Pre-2017)
↓
Transformer (2017)
↓
预训练-微调 (BERT/GPT, 2018-2019)
↓
大规模语言模型 (GPT-3, 2020)
↓
指令微调 + RLHF (ChatGPT, 2022)
↓
多模态大模型 (GPT-4, 2023)
- 📝 详细文档: 每个模块都有完整的理论教程
- 🎨 丰富可视化: 注意力热图、训练曲线、模型结构图
- 🔍 渐进式实现: 从基础组件到完整系统
- 🎯 实际示例: 真实数据上的训练和推理
- 🚀 一键运行: 提供统一的运行入口
- ⚡ 高效实现: 优化的 PyTorch 代码
- 🔧 模块化设计: 便于修改和扩展
- 📊 完整评估: 训练、验证、测试全流程
- 🐛 健壮处理: 完善的错误处理机制
- 📈 性能监控: 详细的训练指标记录
- 📜 基于原论文: 忠实还原经典算法
- 🔬 实验验证: 复现关键实验结果
- 📈 性能基准: 标准数据集上的性能对比
- 📚 理论深度: 数学原理的详细推导
-
🔄 原始 Transformer
- ✅ 完整的编码器-解码器实现
- ✅ 多头注意力机制
- ✅ 位置编码详细解析
- ✅ 机器翻译任务训练
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📖 BERT 双向编码
- ✅ 掩码语言建模 (MLM)
- ✅ 下一句预测 (NSP)
- ✅ 预训练完整流程
- ✅ 下游任务微调
-
🖼️ Vision Transformer
- ✅ 图像块嵌入处理
- ✅ 2D 位置编码
- ✅ 图像分类训练
- ✅ 与 CNN 性能对比
-
🤖 GPT 生成模型
- ✅ 因果注意力掩码
- ✅ 自回归文本生成
- ✅ 多种采样策略
- ✅ 语言建模训练
-
🎯 指令微调技术
- ✅ 监督微调 (SFT) 原理
- ✅ 奖励模型构建
- ✅ RLHF 训练流程
- ✅ 现代 LLM 技术栈
- 👁️ 注意力热力图: 直观展示模型关注的内容
- 📊 训练曲线: 实时监控训练进展
- 🏗️ 模型结构图: 清晰的架构可视化
- 📈 性能对比: 不同模型的定量比较
- 🔬 消融实验: 验证各组件的重要性
- **📊 超参数分析