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KakumuraArimura/
own_gpt

Name: own_gpt
Availability: InStock

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OwnGPT - 本地训练的中文GPT模型项目

项目概述

这是一个完整的本地训练中文GPT模型项目，包含从数据预处理、分词器训练、模型训练到性能评估的全流程实现。项目特别针对中文文本生成进行了优化，并实现了与DeepSeek等商业大模型的对比评估。

训练阶段详解

本项目训练过程分为三个关键阶段，每个阶段使用不同的数据集和训练策略：

第一阶段：基础语言模型训练（按Token划分）

训练目标：建立基础的语言建模能力
数据集：Text/DSdata.txt - 包含大量中文文本语料
训练方式：按Token序列进行训练，学习语言的基本结构和模式
训练脚本：train_final_optimized.py
模型输出：基础GPT模型，具备基本的文本生成能力

第二阶段：停止标识符训练（按数据条划分）

训练目标：让模型学会识别和使用停止标识符 <END>
数据集：data.txt - 包含结构化数据，每组数据以<END>结尾
训练方式：按完整数据条进行训练，强化停止标识符的学习
训练脚本：sft_train.py
模型输出：增强停止功能的GPT模型，能够合理终止生成

第三阶段：再预训练（四大名著文本）

训练目标：进一步提升模型的中文文学素养和表达能力
数据集：四大名著文本文件
- Text/hongloumeng.txt - 红楼梦
- Text/sanguoyanyi.txt - 三国演义
- Text/shuihuzhuan.txt - 水浒传
- Text/xiyouji.txt - 西游记
训练方式：在已有模型基础上进行继续预训练
训练脚本：train_final_optimized.py（加载预训练权重）
模型输出：具备古典文学素养的增强GPT模型

项目特色

完全本地训练：不依赖外部API，完全自主训练的中文GPT模型
三阶段训练：分阶段训练策略，逐步提升模型能力
中文优化：专门针对中文文本生成进行优化
内存优化：采用内存优化的Transformer架构
全面评估：包含与DeepSeek等商业模型的对比评估
模块化设计：清晰的代码结构和模块化设计

项目结构

own_gpt/
├── model_optimized.py          # 内存优化的GPT模型实现
├── train_final_optimized.py    # 优化的训练脚本（第一阶段、第三阶段）
├── sft_train.py                # 停止标识符训练脚本（第二阶段）
├── test_final_optimized.py     # 模型测试脚本
├── deepseek_local_comparison.py # DeepSeek对比评估
├── Tokenizer.py                # 分词器训练和测试
├── model_comparison_evaluation.py # 模型比较评估
├── data.txt                    # 第二阶段训练数据（停止标识符）
├── tokenizer.model             # 训练好的分词器模型
├── tokenizer.vocab             # 分词器词汇表
├── saved_models/               # 保存的模型权重
│   ├── gpt_model_final_*.pth   # 第一阶段训练模型
│   ├── gpt_model_enhanced_*.pth # 第二阶段增强停止模型
│   ├── training_curves_*.png   # 训练曲线图
│   └── training_info_*.json    # 训练信息
└── Text/                       # 原始文本数据
    ├── DSdata.txt              # 第一阶段训练数据（基础语料）
    ├── hongloumeng.txt         # 第三阶段训练数据（红楼梦）
    ├── sanguoyanyi.txt         # 第三阶段训练数据（三国演义）
    ├── shuihuzhuan.txt         # 第三阶段训练数据（水浒传）
    └── xiyouji.txt             # 第三阶段训练数据（西游记）

环境配置

系统要求

Python 3.8+
CUDA 12.0+（推荐使用GPU训练）
至少8GB GPU显存（推荐16GB以上）

安装torch(CUDA 12.8版本)

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

安装依赖

pip install sentencepiece matplotlib numpy pandas seaborn rouge-score bert-score nltk openai

环境验证

python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}, CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')"

使用说明

1. 第一阶段训练（基础语言模型）

bash

# 使用DSdata.txt进行基础训练
python train_final_optimized.py

2. 第二阶段训练（停止标识符）

bash

# 使用data.txt进行停止标识符训练
python sft_train.py

3. 第三阶段训练（四大名著再预训练）

bash

# 加载预训练模型，使用四大名著数据进行继续训练
python train_final_optimized.py --resume saved_models/gpt_model_enhanced_stop_20251003_200243.pth

4. 模型测试

bash

# 测试模型生成效果
python test_final_optimized.py

5. 与DeepSeek对比

bash

# 进行模型对比评估
python deepseek_local_comparison.py

训练曲线展示

第一阶段训练曲线

第二阶段训练曲线

第三阶段训练曲线

模型对比结果

与同等大小的模型对比图

与DeepSeek对比雷达图

核心功能模块

1. 模型架构 (`model_optimized.py`)

MemoryEfficientSelfAttention: 内存优化的单头自注意力机制
MemoryEfficientMultiHeadAttention: 内存优化的多头注意力
MemoryEfficientBlock: 内存优化的Transformer块
MemoryOptimizedBigramLM: 内存优化的GPT模型

主要特性：

动态mask生成
中间变量清理
重复惩罚机制
温度控制和top-k采样

2. 训练系统

第一阶段训练 (train_final_optimized.py)

混合精度训练
梯度累积
内存监控
自动保存和恢复

第二阶段训练 (sft_train.py)

停止标识符增强训练
加权损失函数
样本分组处理
停止率测试

超参数配置：

python

d_model = 512        # 模型维度
h = 8                # 注意力头数
Nx = 6               # Transformer层数
batch_size = 16      # 批次大小
max_seq_len = 2048   # 最大序列长度

3. 分词器系统 (`Tokenizer.py`)

基于SentencePiece的BPE分词
支持自定义符号：<END>, 关键词:, 诗词:
词汇表大小：8000

4. 评估系统

模型测试 (`test_final_optimized.py`)

输出质量评估
重复率计算
参数优化测试

DeepSeek对比 (`deepseek_local_comparison.py`)

多维度指标对比
可视化分析
性能雷达图

模型性能

训练指标

最终训练损失: ~2.5
最终验证损失: ~2.8
困惑度(PPL): ~16.5
训练迭代: 10,000步

生成质量

平均重复率: < 0.05
输出多样性: 良好
中文流畅度: 优秀
停止准确率: > 85%

与DeepSeek对比结果

在多个评估指标上与DeepSeek表现相当，部分指标甚至更优：

BLEU、ROUGE-L、BERTScore等指标表现良好
输出连贯性和多样性达到商业模型水平

使用示例

基本文本生成

python

from model_optimized import MemoryOptimizedBigramLM
import torch
import sentencepiece as spm

# 加载模型和分词器
model = MemoryOptimizedBigramLM(vocab_size=8000)
model.load_state_dict(torch.load("saved_models/gpt_model_enhanced_stop_20251003_200243.pth"))
sp = spm.SentencePieceProcessor()
sp.load("tokenizer.model")

# 生成文本
prompt = "关键词: 风 雾 寂寞"
context = torch.tensor([sp.encode(prompt)], dtype=torch.long)
generated = model.generate(context, max_new_tokens=200)
output = sp.decode(generated[0].tolist())
print(output)

参数调优

python

# 优化生成参数
generated = model.generate(
    context, 
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.8,        # 控制随机性
    top_k=50,               # 限制候选词
    repetition_penalty=1.3  # 减少重复
)

技术亮点

1. 三阶段训练策略

阶段化训练：分阶段解决不同训练目标
数据集针对性：每个阶段使用最适合的数据集
能力递进：从基础语言能力到高级文学素养

2. 内存优化策略

动态mask缓存
中间变量及时清理
混合精度训练
梯度累积

3. 文本生成优化

重复惩罚机制
温度控制采样
Top-k过滤
提前停止机制

4. 评估体系

多维度质量评估
自动化对比测试
可视化分析
性能监控

项目成果

成功训练：完成了三个阶段的完整训练流程
性能达标：模型在中文文本生成任务上表现良好
对比验证：与商业模型DeepSeek进行了全面对比评估
代码质量：模块化设计，易于扩展和维护

未来改进方向

增加更大规模的数据集
实现多轮对话功能
添加更多评估指标
优化推理速度
支持更多生成控制参数

贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目！

许可证

本项目采用MIT许可证。

最后更新：2025年11月10日

KakumuraArimura/own_gpt

OwnGPT - 本地训练的中文GPT模型项目

项目概述

训练阶段详解

第一阶段：基础语言模型训练（按Token划分）

第二阶段：停止标识符训练（按数据条划分）

第三阶段：再预训练（四大名著文本）

项目特色

项目结构

环境配置

系统要求

安装torch(CUDA 12.8版本)

安装依赖

环境验证

使用说明

1. 第一阶段训练（基础语言模型）

2. 第二阶段训练（停止标识符）

3. 第三阶段训练（四大名著再预训练）

4. 模型测试

5. 与DeepSeek对比

训练曲线展示

第一阶段训练曲线

第二阶段训练曲线

第三阶段训练曲线

模型对比结果

与同等大小的模型对比图

与DeepSeek对比雷达图

核心功能模块

1. 模型架构 (model_optimized.py)

2. 训练系统

3. 分词器系统 (Tokenizer.py)

4. 评估系统

模型测试 (test_final_optimized.py)

DeepSeek对比 (deepseek_local_comparison.py)

模型性能

训练指标

生成质量

与DeepSeek对比结果

使用示例

基本文本生成

参数调优

技术亮点

1. 三阶段训练策略

2. 内存优化策略

3. 文本生成优化

4. 评估体系

项目成果

未来改进方向

贡献指南

许可证

KakumuraArimura/
own_gpt

1. 模型架构 (`model_optimized.py`)

3. 分词器系统 (`Tokenizer.py`)

模型测试 (`test_final_optimized.py`)

DeepSeek对比 (`deepseek_local_comparison.py`)