从0到1带你手搓代码训练一个自己的Transformer模型,保证1小时轻松复刻(github+数据)

自从Transfromer架构解决了长序列上下文不丢失和并发计算的问题，基于Transfromer的大模型如雨后春笋遍地开花。目前Transfromer大模型已经越来越快地融入我们生活，越来越多地改变我们的生活方式。2026.1.1搭载Transformer架构的特斯拉FSDV14.2 的Model 3完成了全球首次、经由第三方数据验证的「零接管」横贯美国之旅。人类的自动驾驶，到达了全新的里程碑！

相信你肯定用过豆包、Qwen、元宝这些通用大模型，相信在2026年国内肯定有不少用户会使用特斯拉FSD垂直领域的大模型。

作为技术人，你有没有想过要训练一个自己的Transformer模型？

来吧，今天就手搓代码用PyTorch写一个训练Transformer模型的项目。

在写代码前，我们先来回顾下训练Transformer模型的流程。

Tokenization(词元化) →Positional Encoding(位置编码)-> Embedding（Token向量化） → Forward Propagation(前向传播) → 计算 Loss （损失函数值）→ 反向传播（计算梯度） → 梯度裁剪 / 正则化 → 梯度下降（优化器计算更新量） → 梯度更新（更新模型参数）

上面这些组件或操作哪些是Transfomer架构中定义的呢？

Tokenization、Positional Encoding、Embedding、Forward Propagation这四个。

具体到工程代码实现，会使用PyTorch来实现神经网络部分，使用对象来封装变化来解耦。

定义两个Python文件：model.py,train.py

model.py中存放实现Transformer架构中的类、组件。

train.py中把整个训练过程串起来。

第一步

加载训练数据集和验证数据集：

完整的代码会贴在文末。文件中直接写代码，会看起来乱，不方便阅读。

第二步

会用到PyTorch的一个API model，会执行如下训练操作：

Positional Encoding(位置编码)-> Embedding（Token向量化） → Forward Propagation(前向传播) 

PyTorch框架很强，把大模型的训练过程封装的很好，我们自己写的代码会大量使用nn.Module的API，本次先知道PyTorch的这个API，知道这个API是干什么用的就可以了，后面开个专题来讲一来，本次不展开。

这个model怎么来的呢？

这个model方法干了什么？

logits = model(xb)

输入是训练数据集的一条数据，输出是Loss。

看了图，是不是有点感觉了。

这个model方法之所以有这个功能，是PyTorch使用了模板模式抽象了大模型训练的流程。

来看下我们自己在model.py中定义的

残差连接是什么？代码在哪？

残差连接（Residual Connection）是将神经网络某一层的输入直接与该层的输出相加的连接方式，核心是为信息传递构建 “短路路径”，主要解决深度神经网络中因层数增加导致的梯度消失、模型退化（性能饱和甚至下降）的问题，让深层网络更容易训练。

具体怎么实现呢呢？输入与层输出直接相加，构建信息 “短路路径”；

至此，Transformer架构中的创新已经跑完了。下面是开始通过的大模型的通用部分了：

反向传播（计算梯度） → 梯度裁剪 / 正则化 → 梯度下降（优化器计算更新量） → 梯度更新（更新模型参数）

慢着，Transformer架构中的Q、K、V那一段呢？看Transformer的视频中都有讲。

有的。

第三步

是不是很简单？

是的就是这么简单。

代码：https://github.com/helloworldtang/GPT_teacher-3.37M-cn

复刻教程：