從 0 搭建 LLM 不再難！這個 PyTorch 項目幫你吃透大模型底層邏輯詳情 - 大模型,LLM,BPE,transformer,深度學習,人工智能,AIGC二三事 fangpin 博客

如果你曾想深入理解大語言模型（LLM）的 “五臟六腑”，卻被框架封裝的黑盒接口、複雜的源碼結構勸退；如果你希望親手實現 Transformer 的每一個組件，而非單純調用transformers庫 —— 那麼今天推薦的這個開源項目，絕對能成為你的 LLM 學習 “腳手架”。

它就是 GitHub 上的 llm-from-scratch（項目地址），一個基於 PyTorch、專為教育設計的 “全手工” LLM 實現方案。從注意力機制到優化器，從 Tokenizer 到訓練腳本，所有代碼都模塊化、易讀且無過度封裝，幫你真正 “撥開迷霧見本質”。

一、項目定位：不止是代碼，更是 LLM 學習手冊

不同於工業級 LLM 項目追求性能優化，llm-from-scratch的核心目標是 **“教學導向”**：讓學習者能一步步看到 LLM 的構建過程，理解每個組件的作用與原理。

項目作者用 PyTorch 從零實現了現代解碼器 - only Transformer（類似 GPT 架構）的完整生態，小到Softmax函數，大到訓練全流程，每一行代碼都為 “易懂” 服務。無論是 AI 入門者想打牢基礎，還是資深開發者想覆盤 LLM 底層邏輯，都能從這個項目中獲益。

二、核心特色：6 大亮點，解決 LLM 學習痛點

1. 真正 “從 0 實現”：拒絕黑盒，吃透底層

項目最核心的優勢是無依賴式組件開發—— 沒有直接調用 PyTorch 原生的nn.MultiHeadAttention或nn.LayerNorm，而是自己手寫了每一個核心模塊：

從ScaledDotProductAttention（縮放點積注意力）到MultiHeadAttention（多頭注意力），能清晰看到 “注意力分數計算→掩碼→softmax→加權求和” 的完整流程；
從RmsNorm（RMS 歸一化）到FFN（前饋網絡），甚至Linear層、Softmax函數、CrossEntropyLoss損失函數，都有獨立實現代碼，幫你理解數值計算細節。

比如在llm/transformer.py中，ScaledDotProductAttention的代碼直接展示了 “QK^T 縮放→掩碼→softmax→與 V 相乘” 的步驟，註釋清晰，新手也能看懂注意力機制的本質。

2. 現代架構：對齊 SOTA LLM 技術

項目沒有停留在 “基礎 Transformer” 層面，而是集成了當前主流 LLM 的關鍵技術，讓你學到的不僅是 “過時知識”，更是工業界實踐方案：

RMSNorm：替代傳統 LayerNorm，計算更高效、訓練更穩定（無需計算均值，僅需 Root Mean Square）；
SwiGLU 激活函數：在 FFN 層中使用，比 ReLU、GELU 更能提升模型表達能力（通過門控機制動態調整輸出）；
RoPE（旋轉位置編碼）：摒棄固定 positional embedding，通過旋轉 Q/K 向量注入位置信息，更適合長序列處理；
自定義 BPE Tokenizer：在llm/bpe_tokenizer.py中從零實現 Byte Pair Encoding，支持在任意文本語料上訓練，還能自定義特殊 token（如<|endoftext|>）。

3. 全流程工具鏈：從訓練到生成，一站式覆蓋

學會組件實現只是第一步，LLM 的完整鏈路還包括數據處理、訓練、推理 —— 這些項目都幫你準備好了：

數據準備：提供腳本下載常用訓練語料（如 TinyStories、OWT 樣本集），並支持將文本轉為內存映射的 numpy 數組（高效加載大數據）；
訓練腳本（llm/training.py）：包含數據加載、訓練循環、驗證、 checkpoint 保存 / 加載，甚至支持梯度裁剪，新手也能快速啓動訓練；
生成腳本（llm/generating.py）：基於訓練好的模型，支持 top-p 採樣生成文本，可直接測試模型效果；
優化器工具：自定義實現AdamW（帶權重衰減的 Adam）和SGDDecay（帶學習率衰減的 SGD），還配套餘弦學習率調度器（帶 warmup），覆蓋 LLM 訓練常用優化策略。

4. 嚴苛測試：確保代碼正確性，放心學習

為了避免 “學錯知識”，項目配備了全面的測試套件：

基於pytest和快照測試，驗證每個模塊的輸出是否符合預期（如注意力機制的輸出是否與參考實現一致）；
覆蓋範圍廣：包括 Transformer 組件、BPE Tokenizer 的編碼 / 解碼 / 訓練過程、優化器的梯度更新邏輯等；
新手可通過閲讀測試用例，反向理解 “正確的組件應該滿足什麼條件”（比如 Tokenizer 編碼後再解碼，需能還原原始文本）。

5. 中文友好：文檔與註釋無語言障礙

項目提供README_cn.md中文文檔，關鍵代碼也有清晰註釋，國內開發者無需再為 “看英文文檔查詞典” 煩惱。無論是環境配置、使用步驟還是組件説明，中文文檔都講得明明白白，降低上手門檻。

6. 模塊化結構：按需學習，靈活擴展

項目目錄設計清晰，每個功能模塊獨立成文件，方便按需查閲：

llm/

├── transformer.py  # 核心Transformer組件（模型、注意力、FFN等）

├── bpe\_tokenizer.py  # BPE Tokenizer實現

├── training.py     # 訓練腳本

├── generating.py   # 文本生成腳本

├── checkpoint.py   # 模型 checkpoint 工具

└── ...

比如你只想學 RoPE 的實現，直接看transformer.py中的RoPE類即可；想了解 BPE 原理，重點讀bpe_tokenizer.py就行，無需在海量代碼中 “找線索”。

三、快速上手：4 步跑通 LLM 訓練與生成

看完特色，是不是想立刻動手試試？項目的使用流程非常簡潔，即使是新手，跟着步驟也能快速啓動。

1. 環境準備

首先克隆項目，並安裝依賴（項目用uv管理依賴，比pip更高效）：

\# 克隆項目

git clone https://github.com/fangpin/llm-from-scratch.git

cd llm-from-scratch

\# 安裝依賴（需先安裝uv：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/）

uv sync

2. 準備訓練數據

項目支持主流公開語料，直接用腳本下載即可（以 TinyStories 和 OWT 樣本集為例）：

\# 創建數據目錄

mkdir -p data

cd data

\# 下載TinyStories（適合小模型快速驗證）

wget https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories/resolve/main/TinyStoriesV2-GPT4-train.txt

wget https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories/resolve/main/TinyStoriesV2-GPT4-valid.txt

\# 下載OWT樣本集（更大的通用語料）

wget https://huggingface.co/datasets/stanford-cs336/owt-sample/resolve/main/owt\_train.txt.gz

gunzip owt\_train.txt.gz

wget https://huggingface.co/datasets/stanford-cs336/owt-sample/resolve/main/owt\_valid.txt.gz

gunzip owt\_valid.txt.gz

\# 返回項目根目錄

cd ..

如果用自己的語料，只需將多個文本文件用<|endoftext|>拼接（作為文本分隔符）即可。

3. 訓練 BPE Tokenizer

先訓練 Tokenizer（將文本轉為模型能理解的 token ID）：

uv run -m llm.bpe\_tokenizer

訓練完成後，會生成詞彙表和合並規則，後續訓練和生成都會用到。

4. 訓練 LLM 模型

啓動模型訓練（可根據硬件調整參數，如 batch size、模型層數等）：

uv run -m llm.training

訓練過程中會自動保存 checkpoint、打印損失曲線，還支持驗證集評估。項目提供的損失曲線顯示，訓練 10000 步後損失穩定下降，學習率也會按餘弦調度動態調整，確保訓練穩定。

5. 生成文本

訓練完成後，用訓練好的模型生成文本：

uv run -m llm.generating

只需輸入提示詞（如 “Once upon a time”），模型就會用 top-p 採樣生成連貫的文本，直觀感受自己訓練的 LLM 效果。

6. 運行測試（可選）

如果想驗證組件正確性，運行測試套件：

uv run pytest

四、為什麼推薦這個項目？3 個核心價值

學習成本低：無過度封裝，代碼註釋清晰，中文文檔友好，新手能快速入門；
實用性強：覆蓋 LLM 全流程，從 Tokenizer 到訓練生成，學完就能動手做自己的小模型；
適配前沿技術：集成 RMSNorm、RoPE 等現代技術，學到的知識能對接工業界 SOTA 模型（如 GPT-4、Llama）。

五、後續探索與貢獻

如果你在使用中發現 bug，或想增加新功能（如支持 LoRA 微調、添加更多注意力變體），項目非常歡迎貢獻：

提交 Pull Request：完善代碼或文檔；
開啓 Issue：反饋問題或提出建議；
分享你的訓練成果：比如用該項目訓練的模型生成的有趣文本，或優化後的訓練方案。

項目採用 MIT 許可證，可自由用於學習、研究或商業非商業項目，無需擔心版權問題。

結語

學習 LLM 的最好方式，從來不是 “看一百篇文章”，而是 “親手寫一遍代碼”。llm-from-scratch就像一位 “耐心的導師”，把複雜的 Transformer 拆成一個個可理解的組件，幫你從 “會用 LLM” 進階到 “懂 LLM”。

無論你是學生、開發者還是 AI 愛好者，都不妨現在就克隆項目，跟着代碼一步步搭建自己的第一個 LLM—— 相信我，當你看到自己訓練的模型生成文本時，那種成就感會讓你對 LLM 的理解更上一層樓。

👉 立即探索項目：https://github.com/fangpin/llm-from-scratch

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