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）之一数据准备
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
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。小语言模型通常用于生成文本或理解语言结构。我们先构建一个简单的能够处理简单任务的模型，比如字符级或单词级的生成。接下来，数据准备是关键，需要选择合适的语料库，并进行预处理，比如分词、构建词汇表等。
然后，是模型架构。使用Transformer的话，可能需要简化标准的Transformer结构，比如减少层数、注意力头的数量，或者使用更小的嵌入维度。需要解释每个组件的功能，比如嵌入层、位置编码、自注意力机制、前馈网络等。
接下来，是训练过程。要说明如何设置损失函数（比如交叉熵）、优化器（如Adam）、学习率调度，以及如何处理过拟合（如Dropout、权重衰减）。掌握训练循环的步骤，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
评估部分需要包括训练损失、验证损失的计算，以及生成样本检查模型效果。可