Пошаговая сборка языковой модели на PyTorch: разбор архитектуры с нуля

Материал разбирает устройство языковых моделей на практике, через собственную реализацию на PyTorch. Вместо теории про attention mechanisms, transformer blocks и token embeddings автор предлагает другой путь: собрать небольшую, но полноценную модель с нуля. Без готовых моделей и без ограничений только fine‑tuning. Как пишет Towards AI, такой формат помогает увидеть, как всё работает внутри. Модель постепенно складывается из отдельных деталей, и по ходу сборки становится понятна роль каждого элемента, особенно когда приходится исправлять возникающие ошибки.

В основе любой языковой модели одна задача: предсказать следующее слово по уже имеющейся последовательности. Если модели дать фразу «The cat sat on the», она оценивает вероятность каждого слова из своего словаря. «mat» получает высокую вероятность, «quantum» низкую, «floor» среднюю. После этого самый вероятный вариант добавляется к последовательности, и процесс повторяется. Все части архитектуры, начиная с токенизации и заканчивая блоками модели, работают на одно: сделать такое предсказание точнее.

Первый шаг в статье, реализация токенизатора, который переводит текст в числа, понятные нейронной сети. В примере используется character‑level tokenization: каждый символ считается отдельным токеном. Токенизатор строит словарь, где каждому символу соответствует уникальное целое число. Для неизвестных символов добавляется специальный токен <unk>. Пример кода написан на Python с использованием библиотек torch, torch.nn и torch.nn.functional. Дальше эти элементы постепенно объединяются в рабочую модель, которая уже способна генерировать текст.