Dieser Artikel bietet eine detaillierte, schrittweise Darstellung des Aufbaus eines leichten multimodalen Large Language Models von Grund auf. Der Autor beginnt mit der Implementierung eines BPE-Tokenizers und der Kern-Transformer-Module von Grund auf und trainiert dann ein GPT-2 Medium-skaliges Text-Backbone-Modell. Nachfolgende Abschnitte behandeln mehrstufiges überwachtes Feintuning (SFT), HiRA-Feintuning, Datenverteilungsanpassungen und Aufgabendiagnosen, um grundlegende Dialog- und Kurzbefehlsfähigkeiten zu ermöglichen. Besonders bemerkenswert ist die praktische Tiefe, einschließlich Code-Level-Erklärungen von Matrixmultiplikationsoperationen und Aufmerksamkeitsmechanismen. Für Entwickler und Forscher, die sich für die Interna multimodaler Modelle interessieren, dient dies als hervorragende Referenz, die Theorie und Implementierung verbindet. Der HiRA-Feintuning-Ansatz und die Datenausgleichsstrategien sind besonders wertvoll für diejenigen, die die Modellleistung für spezifische Aufgaben ohne massive Rechenressourcen optimieren möchten.
Eine vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau eines leichten multimodalen LLM von Grund auf, inklusive BPE-Tokenizer, Transformer, Vortraining, SFT und HiRA-Feintuning.