怎麼用 DeepMind 建立 AI 研究基礎
這篇教你用 DeepMind 的課程與本機實作，建立現代語言模型與微調的入門基礎。
這篇教你用 DeepMind 課程與本機實作，建立現代語言模型與微調的入門基礎。
這篇給想理解現代語言模型、準備進入研究閱讀，或想把理論接到實作的開發者與資料科學學習者看。照做完，你會得到一套可重複的學習流程，外加一個能跑起來的本機模型練習專案。
你會一路完成課程導讀、Python 工作區、核心概念整理、模型推論測試，最後做一次小型微調練習。課程素材來自 Google DeepMind: AI Research Foundations，研究脈絡則可參考 Google DeepMind GitHub。
開始之前
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- DataCamp 帳號，且可存取 Google DeepMind: AI Research Foundations 追蹤課程
- Google 帳號，若你的工作區需要登入
- Python 3.10+
- Node 20+，僅在你要做 companion web demo 時需要
- JupyterLab 4+ 或 VS Code 1.85+
- Git 2.40+
- 至少 8 GB RAM，建議 16 GB
- 可選：NVIDIA GPU 與 CUDA 12+，用於本機實驗
Step 1: 開啟課程追蹤頁
目的：先把學習路線看完整，再開始寫任何程式。這樣你會知道哪些章節先讀、哪些章節後做，避免概念與實作順序打架。
請登入 DataCamp，打開課程追蹤頁，快速掃過模組名稱與單元順序，並把會碰到語言模型、訓練、評估的章節記到你的筆記中。接著建立一份待辦清單，準備逐章完成。
驗收：你應該看到課程首頁、章節列表，以及你自己的學習清單。
Step 2: 建立 Python 工作區
目的：準備一個乾淨環境，讓你在做 notebook 與套件安裝時可以重現結果。獨立環境能降低版本衝突，也方便你之後替換模型或資料集。
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install jupyterlab transformers datasets accelerate evaluate sentencepiece如果你習慣 conda，也可以建立等效環境，只要 Python 版本維持在 3.10 以上即可。先保持套件精簡，等課程真的需要時再加裝其他依賴。
驗收：你應該可以啟動 JupyterLab，並且順利匯入核心套件。
Step 3: 整理核心模型概念
目的：先建立腦中的模型，再進入微調程式。你需要先弄懂 tokens、embeddings、attention、pretraining、instruction tuning 與 evaluation，後面的課程才會串得起來。
請在閱讀每個單元時，用自己的話寫下一句定義，再補上一個實務問題，例如 tokenization 如何影響 context length，或為什麼 fine-tuning 會改變模型行為。這份筆記會變成你之後排查問題的索引。
驗收：你應該能用白話講出語言模型從文字輸入到文字輸出的流程。
Step 4: 執行小型模型推論
目的：確認你的環境真的能載入預訓練模型並產生文字。這一步是後面訓練與微調之前的基準測試，能先排除安裝與硬體問題。
先選一個小模型，例如 compact causal language model，然後只做三件事：載入 tokenizer、載入 model、產生短輸出。Notebook 不需要複雜，重點是把流程跑通。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
prompt = "Explain fine-tuning in one paragraph:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))驗收：你應該在 notebook 看到一段生成文字，代表本機語言模型流程已經可用。
Step 5: 微調 toy dataset
目的：用一個小資料集練習完整研究流程，讓你看見資料準備、訓練參數與評估如何接在一起。這一步的重點不是追求高分，而是完成一次可追蹤的訓練迴圈。
請選一個很小的文字資料集，跑短時間訓練，設定少量 epochs 或 steps，並把 checkpoint 存下來。接著記錄 loss 變化，再比較微調前後的輸出，觀察模型是否真的學到你的樣本特徵。
驗收：你應該拿到一個已儲存的 checkpoint、一份訓練紀錄，以及微調前後可辨識的輸出差異。
| 指標 | 基準／優化前 | 結果／優化後 |
|---|---|---|
| 模型行為 | 通用型預訓練補全 | 微調後的任務導向補全 |
| 訓練可視性 | 沒有本機紀錄 | 有 loss 曲線與 checkpoint |
| 流程把握度 | 只有概念理解 | 完成端到端訓練練習 |
常見錯誤
- 一開始就選太大的模型。修法：先用 distilgpt2 這類小模型驗證流程，再逐步升級。
- 沒有隔離環境。修法：把所有練習放在 virtual environment，避免套件版本互相干擾。
- 跳過概念章就直接訓練。修法：先完成 tokens 與 attention 的學習，再進入微調。
接下來可以看什麼
完成基礎後，下一步可以做一個小型聊天介面、比較不同提示詞策略，或替特定領域資料做微調，讓研究概念變成可展示的作品。