MyLLM：从零构建大语言模型的完整开源框架

MyLLM 是一个从零开始构建大语言模型的开源项目，提供从分词器训练到 RLHF 强化学习的完整流水线，帮助开发者深入理解 Transformer 架构的每个细节。

当前的大语言模型生态中，Hugging Face、PyTorch Lightning、TRL 等框架已经相当成熟，但它们为了易用性封装了大量底层细节。对于希望真正理解 Transformer 工作原理的研究者和开发者来说，这些"黑盒"式的抽象反而成为了学习障碍。

MyLLM 项目应运而生，其核心理念是**"从零到英雄"**——让用户通过亲手实现每个组件，真正理解现代大语言模型的完整技术栈。这个项目不仅是一个框架，更是一套系统化的学习路径。

MyLLM 采用分层架构设计，将复杂的大模型训练流程拆解为清晰可读的模块：

• model.py：定义 GPT/LLaMA 风格的核心模型结构
• api.py：提供 LLM 类，支持加载、文本生成、批量生成等功能
• Configs/：使用 dataclass 定义 ModelConfig 和 GenerationConfig
• Tokenizers/：支持 GPT2、LLaMA2、LLaMA3 及可训练的分词器
• Train/：包含 SFT、DPO、PPO 等训练引擎
• utils/：加载器、采样器、权重映射器和模型注册表

训练模块采用插件化设计，支持多种训练范式：

• SFTTrainer：监督微调训练器（已完整实现）
• DPOTrainer：直接偏好优化（框架预留）
• PPOTrainer：近端策略优化/RLHF（框架预留）
• Accelerator：支持单 GPU、DDP、DeepSpeed、FSDP 多种加速方案

MyLLM 提供了三条递进式学习路径，满足不同阶段用户的需求：

包含 21 个精心设计的 Jupyter Notebook，覆盖从词嵌入到注意力机制，再到完整模型训练的每个环节。每个笔记本都配有详细的理论讲解和可运行的代码示例。

将复杂概念拆解为独立的实验单元，每个模块专注于一个核心概念，如位置编码、多头注意力、层归一化等。这种"一次学透一个概念"的设计降低了学习曲线。