从零开始构建一个小型字符级语言模型的详细教程（基于Transformer架构）之二模型架构设计
最近特别火的DeepSeek，是一个大语言模型，那一个模型是如何构建起来的呢？DeepSeek基于Transformer架构，接下来我们也从零开始构建一个基于Transformer架构的小型语言模型，并说明构建的详细步骤及内部组件说明。我们以构建一个字符级语言模型（Char-Level LM）为例，目标是通过训练模型预测序列中的下一个字符。
全文采用的python语言。
想了解个人windows电脑上安装DeepSeek大模型，看我的文章：个人windows电脑上安装DeepSeek大模型（完整详细可用教程）_deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-gguf-CSDN博客
本文的前置基础，Windows安装Hugging Face Transformers库，看我的文章：Windows安装Hugging Face Transformers库并实现案例训练的详细教程-CSDN博客
请务必先看完前文：从零开始构建一个小型字符级语言模型的详细教程（基于Transformer架构）之一-CSDN博客
一、整体流程概览
听说了太多的大模型，那么大模型是如何一步一步建立起来的呢？我们接下来就从一个小的模型开始，逐步分解，让大家知道其中的逻辑、构成等关键内容。从基础开始，逐步实现，包括数据准备、模型架构、训练和评估。
首先，确定模型的目标。
然后，是模型架构。
接下来，是训练过程。
所以综合，本文将从以下步骤实现一个小模型：
1.数据准备 → 2.模型架构设计 → 3.训练 → 4.评估与生成
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