类GPT模型架构.py

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import tiktoken  # OpenAI开源的tokenizer工具

# 定义简化版GPT模型类
class DummyGPTModel(nn.Module):
    def __init__(self, cfg):
        """初始化GPT模型
        Args:
            cfg (dict): 模型配置字典
        """
        super().__init__()
        # 词嵌入层：将离散的token转换为连续向量
        self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
        # 位置嵌入层：编码序列的位置信息
        self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
        # 嵌入层的Dropout，用于防止过拟合
        self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
        # Transformer模块堆叠：由多个Transformer块组成的序列
        self.trf_blocks = nn.Sequential(
            *[DummyTransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])]
        )
        # 最终的层归一化
        self.final_norm = DummyLayerNorm(cfg["emb_dim"])
        # 输出头：将隐藏向量转换为词表大小的logits
        self.out_head = nn.Linear(cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False)

    def forward(self, in_idx):
        """前向传播过程
        Args:
            in_idx (Tensor): 输入token索引，形状 [batch_size, seq_len]
        """
        batch_size, seq_len = in_idx.shape
        # 获取词嵌入：[batch_size, seq_len, emb_dim]
        tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
        # 生成位置索引并获取位置嵌入：[seq_len, emb_dim]
        pos_embeds = self.pos_emb(torch.arange(seq_len, device=in_idx.device))
        # 合并词嵌入和位置嵌入
        x = tok_embeds + pos_embeds
        # 应用嵌入层Dropout
        x = self.drop_emb(x)
        # 通过所有Transformer块
        x = self.trf_blocks(x)
        # 最终层归一化
        x = self.final_norm(x)
        # 生成输出logits：[batch_size, seq_len, vocab_size]
        logits = self.out_head(x)
        return logits


class DummyTransformerBlock(nn.Module):
    """简化的Transformer块（占位实现，正常应包含注意力机制和前馈网络）"""
    def __init__(self, cfg):
        super().__init__()
        # 此处应为多头注意力机制和前馈神经网络层
        # 实际实现需要包含：层归一化、注意力层、残差连接等

    def forward(self, x):
        # 此处应有处理输入数据并返回输出的逻辑
        return x  # 直接返回输入用于演示


class DummyLayerNorm(nn.Module):
    """简化的层归一化（占位实现）"""
    def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-5):
        super().__init__()
        # 实际实现需要包含可学习的缩放和平移参数

    def forward(self, x):
        # 此处应有归一化计算逻辑
        return x  # 直接返回输入用于演示


# GPT-1.24亿参数模型的配置字典
GPT_CONFIG_124M = {
    "vocab_size": 50257,   # 词汇表大小（GPT-2的词表大小）
    "context_length": 1024, # 最大上下文长度
    "emb_dim": 768,         # 嵌入维度
    "n_heads": 12,          # 注意力头数
    "n_layers": 12,         # Transformer层数
    "drop_rate": 0.1,       # Dropout概率
    "qkv_bias": False       # 是否在Q/K/V计算中使用偏置
}

# 文本处理流程
tokenizer = tiktoken.get_encoding("gpt2")  # 加载GPT-2的分词器

# 构建测试批次数据
batch = []
txt1 = "Every effort moves you"
txt2 = "Every day holds a"
# 将文本编码为token索引，并转换为张量
batch.append(torch.tensor(tokenizer.encode(txt1)))
batch.append(torch.tensor(tokenizer.encode(txt2)))
# 堆叠张量形成批次：[batch_size=2, seq_len]
batch = torch.stack(batch, dim=0)

# 设置随机种子保证结果可复现
torch.manual_seed(123)
# 实例化模型
model = DummyGPTModel(GPT_CONFIG_124M)
# 前向传播获取输出logits
logits = model(batch)

# 打印输出结果
print("Output shape:", logits.shape)  # 应输出 [2, seq_len, 50257]
print(logits)

更新日志

2025/6/26 11:30

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• dfb81-update于 2025/6/26
• 1a489-update于 2025/6/20

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