大模型核心技術(shù)與開發(fā)實踐：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face

目    錄
第 1 章  Transformer與PyTorch的集成應用概述 1
1.1  大模型與Transformer的技術(shù)背景 1
1.1.1  自注意力機制的原理與實現(xiàn)細節(jié) 2
1.1.2  多層堆疊與殘差連接：Transformer的高效信息流 4
1.2  PyTorch的應用場景與技術(shù)特點 7
1.2.1  動態(tài)圖計算與自動微分機制 7
1.2.2  GPU加速與多設(shè)備支持 8
1.3  快速上手：使用PyTorch實現(xiàn)一個簡單的Transformer模型 12
1.3.1  Transformer編碼器的基礎(chǔ)實現(xiàn)與訓練流程 13
1.3.2  解碼器與完整Transformer模型的拼接與測試 16
1.4  本章小結(jié) 21
1.5  思考題 21
第 2 章  Transformer編碼器與解碼器的原理與實現(xiàn) 22
2.1  Transformer編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)分析 22
2.1.1  位置編碼的設(shè)計與實現(xiàn) 23
2.1.2  多頭注意力與前饋層的層次關(guān)系 28
2.2  基于PyTorch實現(xiàn)編碼器－解碼器架構(gòu) 31
2.2.1  多頭注意力模塊的獨立實現(xiàn)與測試 32
2.2.2  殘差連接與層歸一化的模塊化實現(xiàn) 34
2.3  Transformer的編碼解碼過程 36
2.3.1  編碼器多層堆疊與信息流動的實現(xiàn) 36
2.3.2  解碼器自回歸生成過程的實現(xiàn)與可視化 39
2.3.3  基于文本的Transformer實例：逐步打印編碼解碼過程 42
2.4  編碼器和解碼器的雙向訓練流程 45
2.4.1  編碼器與解碼器的聯(lián)合訓練策略 45
2.4.2  掩碼機制在雙向訓練中的應用 49
2.5  本章小結(jié) 52
2.6  思考題 53
第 3 章  注意力機制與多頭注意力的實現(xiàn) 54
3.1  注意力機制的基礎(chǔ)與實現(xiàn)原理 54
3.1.1  點積注意力與縮放機制 55
3.1.2  注意力權(quán)重的歸一化與Softmax函數(shù)應用 57
3.2  多頭注意力的設(shè)計與實現(xiàn)細節(jié) 60
3.2.1  多頭分組與并行計算策略 60
3.2.2  多頭注意力的拼接與線性變換 62
3.3  使用PyTorch實現(xiàn)多頭注意力并進行可視化 64
3.3.1  注意力矩陣的生成與可視化 64
3.3.2  不同頭注意力分布的可視化分析 67
3.4  多頭注意力權(quán)重的提取與應用 70
3.4.1  多頭注意力權(quán)重提取與解讀：理解模型的關(guān)注點 70
3.4.2  多頭注意力權(quán)重的優(yōu)化與調(diào)控 72
3.5  本章小結(jié) 75
3.6  思考題 76
第 4 章  Hugging Face Transformers庫的應用 77
4.1  Transformer模型的加載與配置 77
4.1.1  預訓練模型的加載與管理 78
4.1.2  模型配置自定義與參數(shù)調(diào)整 79
4.2  使用Hugging Face庫進行模型訓練與推理 83
4.2.1  模型訓練數(shù)據(jù)的預處理與標注 83
4.2.2  訓練過程中的參數(shù)優(yōu)化與監(jiān)控 86
4.3  Hugging Face生態(tài)系統(tǒng)的其他工具介紹 88
4.3.1  Tokenizer的自定義與高效分詞方法 88
4.3.2  Dataset和Pipeline工具的集成應用 91
4.4  自定義Hugging Face的模型訓練流程 93
4.4.1  自定義訓練循環(huán)與評估指標 93
4.4.2  遷移學習與微調(diào)：從預訓練到特定任務 96
4.5  本章小結(jié) 99
4.6  思考題 100
第 5 章  數(shù)據(jù)預處理與文本分詞技術(shù) 101
5.1  文本數(shù)據(jù)的清洗與標準化 101
5.1.1  特殊字符和標點的處理 102
5.1.2  停用詞去除與大小寫規(guī)范化 105
5.2  分詞方法及其在不同模型中的應用 106
5.2.1  詞級分詞與子詞分詞 107
5.2.2  BPE與WordPiece分詞算法的實現(xiàn)原理 109
5.3  使用PyTorch和Hugging Face進行分詞與詞嵌入 112
5.3.1  基于Hugging Face Tokenizer的高效分詞 112
5.3.2  Embedding層的定義與詞嵌入矩陣的初始化 115
5.4  動態(tài)分詞與序列截斷技術(shù) 117
5.4.1  處理變長文本輸入 117
5.4.2  長序列的截斷與填充 119
5.4.3  綜合案例：文本清洗、分詞、詞嵌入與動態(tài)填充 122
5.5  本章小結(jié) 125
5.6  思考題 125
第 6 章  模型微調(diào)與遷移學習 127
6.1  微調(diào)與遷移學習的基本概念與方法 127
6.1.1  遷移學習的體系結(jié)構(gòu)：模型的選擇與適配 128
6.1.2  全參數(shù)微調(diào)與部分參數(shù)微調(diào)的優(yōu)缺點 131
6.2  使用預訓練模型進行領(lǐng)域微調(diào) 133
6.2.1  領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)的預處理與加載 133
6.2.2  調(diào)節(jié)學習率與損失函數(shù) 135
6.3  微調(diào)策略與優(yōu)化技巧：凍結(jié)層、增量訓練等 137
6.3.1  凍結(jié)模型層的選擇與解凍 137
6.3.2  增量訓練中的數(shù)據(jù)選擇與樣本權(quán)重分配 139
6.4  增量學習：如何在新數(shù)據(jù)上繼續(xù)微調(diào) 142
6.4.1  基于新數(shù)據(jù)的微調(diào)策略：避免災難性遺忘 143
6.4.2  使用正則化與約束技術(shù)保持原模型性能 146
6.4.3  綜合案例：增量學習中的微調(diào)策略與優(yōu)化 149
6.5  本章小結(jié) 152
6.6  思考題 153
第 7 章  文本生成與推理技術(shù) 154
7.1  文本生成方法概述：Beam Search、Top-K與Top-P采樣 154
7.1.1  Beam Search的多路徑生成與評估 155
7.1.2  Top-K采樣的限制與稀疏性控制 156
7.1.3  Top-P采樣的自適應概率截斷機制 158
7.2  文本生成模型的應用實例 160
7.2.1  使用預訓練語言模型生成長篇文本 160
7.2.2  生成多輪對話的上下文保持與管理 163
7.2.3  引導生成特定情緒的文本 166
7.3  生成模型的實現(xiàn)與優(yōu)化 168
7.3.1  使用PyTorch和Transformers庫實現(xiàn)生成模型 168
7.3.2  生成模型的批量處理與并行加速 171
7.3.3  生成結(jié)果的后處理與數(shù)據(jù)清洗 173
7.4  控制生成式模型輸出的技術(shù)手段 176
7.4.1  溫度調(diào)控參數(shù)的設(shè)置與生成調(diào)節(jié) 176
7.4.2  限制生成輸出的內(nèi)容 179
7.4.3  生成限制：控制模型輸出的重復與一致性 181
7.5  句子長度與風格調(diào)控 184
7.5.1  強制生成短句或長句 184
7.5.2  生成特定語法與風格的文本 187
7.5.3  語言風格遷移與自定義風格調(diào)控 189
7.6  本章小結(jié) 192
7.7  思考題 192
第 8 章  模型優(yōu)化與量化技術(shù) 194
8.1  模型優(yōu)化策略概述：剪枝與蒸餾 194
8.1.1  剪枝策略的類型與應用場景 194
8.1.2  蒸餾模型的設(shè)計與小模型訓練技巧 197
8.2  模型量化方法在推理中的加速效果 200
8.2.1  靜態(tài)量化與動態(tài)量化 200
8.2.2  量化感知訓練 203
8.3  基于PyTorch的模型優(yōu)化與性能測試 206
8.3.1  TorchScript在優(yōu)化模型中的應用 207
8.3.2  使用PyTorch Profiler進行性能分析 209
8.4  混合精度訓練與內(nèi)存優(yōu)化 212
8.4.1  使用AMP進行混合精度訓練 212
8.4.2  Gradient Checkpointing的內(nèi)存管理 214
8.5  本章小結(jié) 218
8.6  思考題 218
第 9 章  分布式訓練與多GPU并行處理 220
9.1  分布式訓練的基本原理與架構(gòu) 220
9.1.1  數(shù)據(jù)并行與模型并行的架構(gòu) 221
9.1.2  分布式訓練：參數(shù)服務器與All-Reduce 223
9.2  多GPU并行處理的實現(xiàn)與代碼示例 225
9.2.1  單機多卡的實現(xiàn)與管理 226
9.2.2  跨機器多GPU的分布式訓練配置 229
9.3  梯度累積與分布式同步優(yōu)化 231
9.3.1  梯度累積應用場景與實現(xiàn) 231
9.3.2  分布式訓練中的梯度同步與參數(shù)更新 234
9.4  本章小結(jié) 237
9.5  思考題 237
第 10 章  NLP任務實例：分類、問答與命名實體識別 239
10.1  文本分類任務實現(xiàn)與優(yōu)化技巧 239
10.1.1  數(shù)據(jù)預處理與標簽平衡技術(shù) 240
10.1.2  超參數(shù)調(diào)優(yōu)與模型性能提升 242
10.2  問答系統(tǒng)的實現(xiàn)流程與代碼演示 243
10.2.1  預訓練語言模型在問答任務中的應用 244
10.2.2  答案抽取與評分機制 247
10.2.3  多輪問答中的上下文跟蹤與信息保持 249
10.2.4  知識圖譜增強 251
10.3  基于Transformer的序列標注任務實現(xiàn) 254
10.3.1  命名實體識別的標注 254
10.3.2  序列標注模型 260
10.3.3  綜合案例：基于BERT的命名實體識別與上下文追蹤的多輪對話系統(tǒng) 263
10.4  本章小結(jié) 268
10.5  思考題 269
第 11 章  深度學習模型的可解釋性 270
11.1  使用SHAP和LIME進行特征重要性分析 270
11.1.1  SHAP在深度模型中的應用與特征影響力排序 271
11.1.2  LIME在不同輸入類型下的局部解釋 273
11.2  注意力權(quán)重提取與層次分析 274
11.2.1  逐層提取多頭注意力權(quán)重 275
11.2.2  跨層注意力權(quán)重變化 276
11.2.3  綜合案例：基于Transformer的文本分類模型的多層次可解釋性分析 278
11.3  本章小結(jié) 281
11.4  思考題 281
第 12 章  構(gòu)建智能文本分析平臺 283
12.1  項目概述與模塊劃分 283
12.1.1  項目概述 283
12.1.2  模塊劃分 284
12.2  模塊化開發(fā)與測試 285
12.2.1  數(shù)據(jù)收集與預處理 285
12.2.2  文本生成與內(nèi)容生成 288
12.2.3  高級文本分析 292
12.2.4  模型優(yōu)化與推理性能提升 296
12.2.5  多GPU與分布式訓練 299
12.2.6  可解釋性分析與模型可控性 303
12.2.7  單元測試 305
12.2.8  集成測試 310
12.3  平臺容器化部署與云端部署 313
12.3.1  使用Docker進行容器化部署 313
12.3.2  使用Kubernetes實現(xiàn)云端可擴展性和高可用性 315
12.4  本章小結(jié) 319
12.5  思考題 319