由 船长 
1.项目目标与语言建模简介
我们想做一个语言模型，比如：
- 给一句话开头：“你好，今天天气”
- 让模型自动生成后面：“真不错呀！”
这就叫做语言建模（Language Modeling），其核心任务是：
给定一个 token 序列，预测下一个 token。
2. 项目模块划分与职责
构建这样一个系统，需要四大模块：
| 模块 | 问题 | 对应文件 |
| 1. 数据准备 | 我训练用什么？怎么变成模型可以学的格式？ | dataset.py + data/tiny.txt |
| 2. 模型结构 | 我怎么构造一个神经网络来预测下一个 token？ | model.py |
| 3. 模型训练 | 我怎么训练它？损失函数、优化器怎么选？ | train.py |
| 4. 模型推理 | 训练好了，怎么用它生成文本？ | generate.py |
3. 数据准备：dataset.py
神经网络无法直接处理字符文本，必须将字符串转为张量（数字）。
我们写的文本是字符串，比如：
text
复制粘贴
hello world
但模型只认识数字，所以需要：
- 字符表：构造 stoi = {“h”:0, “e”:1, …, ” “:5}
- 字符编码：把文本转成 [0, 1, 2, …]
- 滑动窗口：切成小段做训练（输入/标签）
这些逻辑统一封装成一个 CharDataset 类，让模型可以通过python复制编辑数据。
数据的读取、清洗和分批交给 dataset.py。
4. 模型结构：model.py
将模型结构独立成文件。模型是独立组件，训练和使用时都可能被复用。
这样可以
- 训练一个模型
- 然后另一个脚本加载它来生成文本
- 或者以后换一种训练方式，但模型结构不变
所以把模型定义写在 model.py 里，让训练脚本和推理脚本都能导入它，这样有利于 模块化、复用 和 解耦。
5. 模型训练：train.py
用专门的训练脚本，结构清晰、可复用、更好调参。
负责：
- 加载数据
- 初始化模型
- 设置优化器
- 多轮训练模型
- 保存权重
优点：
- 改训练数据不改模型
- 改超参数不动模型结构
- 单独训练 / 单独生成 / 单独评估
6.模型存放目录和格式
checkpoints/里存放训练好的模型，格式是 .pt 文件
7. 文本生成：generate.py
generate.py可以加载训练好的模型进行推理。
| 模块 | 职责 | |
| dataset.py | 数据准备，负责“吃数据” | |
| model.py | 网络结构，负责“算预测” | |
| train.py | 训练过程，负责“学知识” | |
| generate() | 推理脚本，负责“写句子” | |
| checkpoints/ | 保存模型，方便下次用 |
8.具体的实现过程
因此这样创建我们的目录结构。
我们先在 data/tiny.txt里加入一句
“你好，世界！今天天气很好，我们出去玩吧。”
这就是我们要训练的“语言语料”。
接下来我们开始写 dataset.py，让模型能够：
- 读取文本
- 构建字符到索引的映射
- 切分成训练对
| 功能 | 描述 |
| CharDataset | 一个字符级的数据集类 |
| stoi / itos | 字符和数字的相互转换字典 |
| __getitem__() | 把连续文本切成输入-目标对：比如输入 “你好今”，目标 “好今日” |
| load_dataset() | 从 txt 文件中读取文本，返回可用于训练的数据集对象 |
然后我们开始实现model.py，搭建最基础的 GPT 模型结构（MiniGPT）。
主要包括：
- Token Embedding
- Position Embedding
- 一个简化版 Transformer block
- 输出预测下一个 token 的概率
我们已经完成了 model.py，构建了一个最小化但功能完整的 GPT 模型。
分模块解释它的构成：
1.SelfAttention
实现一个单头注意力机制（Multi-Head 的简化版本）
- 用三个 Linear 层分别计算 Query、Key、Value
- 使用点积注意力 Q·Kᵀ 并除以缩放因子
- 使用 tril 掩码防止模型看“未来”
- 输出加权后的 V
2. TransformerBlock
类似 GPT 的结构：LayerNorm → SelfAttention → LayerNorm → FeedForward
- 每层都有残差连接（x + …）
- 保持层的可稳定训练
- 简化版本，易于理解
3.MiniGPT
这是整个模型的封装，它包含：
| 组件 | 作用 |
| token_embedding | 把字符索引转成向量 |
| position_embedding | 加入位置信息 |
| blocks | 一堆 Transformer Block |
| ln_f | 最终归一化层 |
| head | 输出到 vocab 的 logits，预测下一个字符的分布 |
generate() 方法
这是我们自定义的推理函数，可以：
- 接收一个种子序列（字符索引）
- 每次预测下一个 token 并采样加入序列
- 最后解码成字符串返回
接下来我们来写训练脚本 train.py，可以用来：
- 加载数据集（dataset.py）
- 初始化模型（model.py）
- 用 CrossEntropyLoss 和 Adam 优化器训练
- 每隔几步打印 loss、保存模型
- 训练完成后生成样例文本
9.训练结果
运行后可以看到输出结果，模型已经训练成功了，loss 也下降得很好，说明它几乎记住了这句话。这符合 小数据+小模型的过拟合特征：它学会了死记硬背，但没有泛化能力，因为我们只喂了一句话。
当前结果说明：
- 训练正确 ：loss 降得非常低，说明模型可以精确预测每个字符。
- 生成逻辑正常 ：generate 函数成功按字符拼接生成了新文本。
- 记忆能力优秀 ：模型把“我们出去玩吧”重复生成，说明它记住了结构
现在checkpoints下面已经生成了名为mini-gpt.pt的模型
我们也可以用generate.py来加载模型并输出结果。
10.可视化训练过程并扩展模型
接下来我们增加“训练 loss 曲线可视化”功能 和 尝试模型多层化，都是对miniGPT 项目的扩展，逐步升级为一个更完整、更强大、更可分析的 Transformer 训练系统。
训练 loss 曲线可视化（理解模型有没有“学会”）
可以帮助监控模型学习过程，判断：
- 模型是否在正常下降 loss；
- 有没有过拟合/欠拟合；
- 参数（如学习率）选得合不合理；
- 模型是否陷入震荡、不收敛。
只需要在 train.py 中记录每个 eval_interval 的 loss，并用 matplotlib 绘图：
我们在train.py中加入绘制过程，并初始化模型的Transformer 层数为4层。
就可以看到对应的图表了。
11. 模型扩展与优化建议
接下来我们可以自行尝试：
1. 加入更多训练文本（提高泛化能力）
你可以将 tiny.txt 替换为多句子文本，例如：
你好，世界！今天天气很好，我们出去玩吧。
你好，我是一个智能体。
早上好，今天是星期五。
我们去公园玩耍吧。
这样模型就不会只重复一句话。
2. 尝试生成不同开头
你可以换成其他起始 token，比如：
context = torch.tensor([[stoi[‘今’]]], dtype=torch.long).to(device)
print(model.generate(context, max_new_tokens=100, stoi=stoi, itos=itos))
3. 更大模型结构
model = MiniGPT(vocab_size=vocab_size, block_size=block_size, embed_size=128, num_layers=4).to(device)
但对显存和训练时间要求会提高。
12.将语料替换为飞鸟集
接下来我尝试把tiny.txt换成了飞鸟集的中文文本。
| Loss 值范围 | 含义 |
| 0.0 ~ 0.1 | 非常好，模型基本拟合成功 |
| 0.1 ~ 1.0 | 学习中，正在收敛 |
| >1.0 | 模型预测差（初期常见）或过拟合/欠拟合 |
| 极大或NaN | 模型崩溃了，可能梯度爆炸、学习率太大等问题 |
如果模型预测的词概率分布和 targets 一致，loss 就会趋近于 0。
如果模型乱猜，loss 会比较高。
大参数的loss值明显高于小参数。小参数的训练结果反而明显好于大参数。
我们使用的语料（飞鸟集）本身比较小、风格一致、词汇量有限。用过大的大模型（比如：
- embedding 维度高（256、512）
- 层数多（6 层 transformer）
- attention head 多
会导致模型难以训练好，甚至严重过拟合或陷入局部最优。小模型在小语料上反而更容易学到模式。
9. 训练结果与总结
我们的模型已成功记忆训练语料，并能生成流畅文本
小模型更适合小语料，避免过拟合与梯度不稳定
可视化训练曲线有助于判断模型是否收敛
下一步计划：系统性测试模型规模对训练影响
文中涉及到的所有工程文件！！！！！
https://github.com/spikec137/miniGPT
参考连接：
https://www.shigeku.org/shiku/ws/wg/tagore.htm
发布于2025/08/03。