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Author: KaihuaTang

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 ## 前言
 进入工业界两年，一回头发现和在学校相比，时间似乎溜走地更悄无声息了。没有论文来总结自己每个阶段的思考和成果，似乎我的价值只存在于这六七人小团队的梦呓呢喃中，一旦离开了屈指可数的小圈子，自己这两年的所有足迹便被一个响指抹平了。本着知识就应该被分享的开源精神和一点无法被公司满足的小虚荣心，我决定写一个系列分享一下自己这两年从事大语言模型的一些理解和思考。从23年7月开始到24年底，我在公司主要做了两个和大语言模型相关的项目。其一是从23年7月开始为期半年的和中国移动合作的端侧小模型项目，在这项目中我们算法团队四个人从零开始参考[GPT2](https://github.com/openai/gpt-2)和[ChatGLM](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)，训练了一个0.34B的中文语言模型（出于端侧芯片算力和我们自身训练资源和时间的考量，我们在项目要求时限内仅能训练GPT2-medium参数量的小模型），并在自建的家庭对话垂域数据上进行微调，最后通过ONNX部署在移动端的安卓智慧屏，这个项目参展了2023年中国移动全球合作伙伴大会，到24年初我们又更新了一版1B的模型进一步优化了聊天效果。第二个项目是24年5月开始的对公司内某个图文多模态大模型进行算力优化的项目，我们参考了一些开源的论文，通过对网络结构和推理逻辑的调整在量化模型的基础上进一步提升了30%的推理速度。在这两个项目中，虽然训练规模有限，但我也算是完整地了解并实践了大语言模型和图文多模态大模型的网络结构设计和训练流程，抛开那些无法分享的公司项目细节，我打算整理一份比较基础的，从零开始实现大语言模型的教程，让新入门的同学们可以更快的了解必要的知识，少走弯路。当然同时也可以作为一个记录我思考的笔记本，供该领域的从业者们参考和交流，也请大家检验下我自己的认知和理解是否存在偏差。