最近特別火的DeepSeek，是一個大語言模型，那一個模型是如何構建起來的呢？DeepSeek基于Transformer架構，接下來我們也從零開始構建一個基于Transformer架構的小型語言模型，并說明構建的詳細步驟及內部組件說明。我們以構建一個字符級語言模型（Char-Level LM）為例，目標是通過訓練模型預測序列中的下一個字符。

        全文采用的python語言。

        想了解個人windows電腦上安裝DeepSeek大模型，看我的文章：個人windows電腦上安裝DeepSeek大模型（完整詳細可用教程）_deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-gguf-CSDN博客

        本文的前置基礎，Windows安裝Hugging Face Transformers庫，看我的文章：Windows安裝Hugging Face Transformers庫并實現案例訓練的詳細教程-CSDN博客

一、整體流程概覽

        聽說了太多的大模型，那么大模型是如何一步一步建立起來的呢？我們接下來就從一個小的模型開始，逐步分解，讓大家知道其中的邏輯、構成等關鍵內容。從基礎開始，逐步實現，包括數據準備、模型架構、訓練和評估。

        首先，確定模型的目標。小語言模型通常用于生成文本或理解語言結構。我們先構建一個簡單的能夠處理簡單任務的模型，比如字符級或單詞級的生成。接下來，數據準備是關鍵，需要選擇合適的語料庫，并進行預處理，比如分詞、構建詞匯表等。

        然后，是模型架構。使用Transformer的話，可能需要簡化標準的Transformer結構，比如減少層數、注意力頭的數量，或者使用更小的嵌入維度。需要解釋每個組件的功能，比如嵌入層、位置編碼、自注意力機制、前饋網絡等。

        接下來，是訓練過程。要說明如何設置損失函數（比如交叉熵）、優化器（如Adam）、學習率調度，以及如何處理過擬合（如Dropout、權重衰減）。掌握訓練循環的步驟，包括前向傳播、損失計算、反向傳播和參數更新。

        評估部分需要包括訓練損失、驗證損失的計算，以及生成樣本檢查模型效果。可