AI预训练实战指南：从零开始构建你的第一个语言模型

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预训练模型如今已成为 NLP 领域的基石技术，它能通过海量无标注数据学习通用语言表示，大幅降低下游任务的数据需求。基于 Transformer 的预训练架构突破了传统方法的瓶颈，实现了上下文感知的语义理解。从 BERT 到 GPT-3，这些模型在阅读理解、文本生成等任务上持续刷新着人类水平纪录。

模型类型	典型代表	适用场景	GPU 显存消耗	训练速度（tokens/s）
双向编码	BERT	分类 / 实体识别	16GB	1200
自回归	GPT-3	文本生成	80GB+	800
编码解码	T5	文本摘要 / 翻译	32GB	950

（测试环境：NVIDIA V100 32GB，batch_size=32）

from transformers import AutoTokenizer

# 中文需指定特殊 token 和分词处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    'bert-base-chinese',
    additional_special_tokens=['[CUSTOM]']  # 自定义 token
)

def preprocess(text: str) -> dict:
    """ 处理中文文本时的注意事项：1. 自动处理 CJK 字符
    2. 过滤特殊符号
    """
    return tokenizer(
        text,
        padding='max_length',
        truncation=True,
        max_length=512,
        return_tensors='pt'
    )

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class CustomBERT(nn.Module):
    def __init__(self, num_labels: int):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.classifier = nn.Linear(768, num_labels)  # 768 是 BERT 隐藏层维度

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(
            input_ids=input_ids,
            attention_mask=attention_mask
        )
        return self.classifier(outputs.last_hidden_state[:, 0, :])

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化进程组
dist.init_process_group('nccl')
model = DDP(model.to(device), device_ids=[local_rank])

# 关键参数
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(),
    lr=5e-5,
    weight_decay=0.01  # 防止过拟合
)