transformer架构的语言模子生存的内容与格式详解

前文我们已经详细讲述了基于pytorch框架下的transformer架构如何从零开始构建一个小型字符级语言模子，构建过程中涵盖数据预备、模子架构设计、训练、评估与天生的整个流程。我们已经了解了各个部分的细节，而且已经提供了完备的python代码。现在必要了解我们构建好的模子如何生存，生存什么内容，以及生存成什么文件，以便后期可以共享和使用。
本文必要先了解的前置内容以及代码，可以看的我文章：从零开始构建一个小型字符级语言模子的完备详细教程（基于Transformer架构）-CSDN博客和从零开始构建一个小型字符级语言模子的完备python示例代码-CSDN博客

一、模子训练的内容以及模子生存

1. 训练内容

字符级语言模子通过大量文本数据学习字符序列的统计规律，目的是预测给定上下文中的下一个字符。训练内容包罗：
（1）字符序列：模子学习字符之间的组合模式，如字母、数字、标点等。
（2）上下文信息：模子利用上下文预测下一个字符，上下文长度由模子的架构决定。
2. 模子结构

常见的字符级语言模子结构包罗：
（1）RNN（循环神经网络）：如LSTM、GRU，适合处理处罚序列数据，能捕捉字符间的长期依赖。
（2）Transformer：基于自留意力机制，能并行处理处罚序列，适合长文本建模。
（3）CNN（卷积神经网络）：通过卷积层捕捉局部字符模式。
3. 模子生存

训练后的模子通常生存以下内容，包罗四个部分：
（1）模子参数：包罗权重和偏置，生存为二进制文件（如PyTorch的.pt或TensorFlow的.ckpt）。
（2）模子架构：生存模子的结构界说（如JSON或YAML文件），便于重新加载。
（3）词汇表：字符到索引的映射表，通常生存为JSON或文本文件。

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