import numpy as np
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1. 固定词典（你建立的字典）
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vocab = {"我":0, "喜":1, "欢":2, "中":3, "国":4, "美":5, "食":6, "END":7}
idx2word = {v:k for k,v in vocab.items()}
vocab_size = len(vocab)
d_model = 8 # 向量维度
lr = 0.1 # 学习率（训练步长）
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2. 初始化所有矩阵！【随机，但会被训练】
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np.random.seed(42) # 固定初始随机值，方便看效果
embedding = np.random.randn(vocab_size, d_model) # 嵌入矩阵
Wq = np.random.randn(d_model, d_model) # 注意力Q
Wk = np.random.randn(d_model, d_model) # 注意力K
Wv = np.random.randn(d_model, d_model) # 注意力V
output_layer = np.random.randn(d_model, vocab_size) # 输出层
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3. 定义 softmax（稳定版）
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def softmax(x):
exp_x = np.exp(x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True))
return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True)
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4. 【核心】前向传播（模型预测）
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def forward(input_ids):
字 → 向量
x = embeddinginput_ids
自注意力
Q = x @ Wq
K = x @ Wk
V = x @ Wv
scores = Q @ K.T / np.sqrt(d_model)
attn_weights = softmax(scores)
attn_out = attn_weights @ V
取最后一个token → 预测下一个字
last_vec = attn_out-1
logits = last_vec @ output_layer
probs = softmax(logits)
return x, Q, K, V, scores, attn_weights, attn_out, last_vec, logits, probs
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5. 【核心】训练！反向传播（调参）
让模型从错误中学习
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def train(input_ids, target_id):
global embedding, Wq, Wk, Wv, output_layer
1. 前向预测
x, Q, K, V, scores, attn_weights, attn_out, last_vec, logits, probs = forward(input_ids)
2. 计算误差（预测值 - 真实值）
loss = -np.log(probstarget_id + 1e-10) # 损失越小越准
3. 反向更新所有矩阵（学习过程）
grad_logits = probs.copy()
grad_logitstarget_id -= 1
更新输出层
grad_output_layer = np.outer(last_vec, grad_logits)
output_layer -= lr * grad_output_layer
更新注意力 & 嵌入层（简化版，让模型能学到）
grad_last = grad_logits @ output_layer.T
embeddinginput_ids\[-1] -= lr * grad_last
return loss, probs
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6. 开始训练！
输入：我喜欢中国 → 目标：输出 美（ID=5）
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input_text = "我喜欢中国"
input_ids = vocab\[c for c in input_text]
target_id = 5 # 正确答案：美
print("===== 开始训练（越训练，越准）=====\n")
for step in range(200): # 训练200次
loss, probs = train(input_ids, target_id)
pred_id = np.argmax(probs)
pred_word = idx2wordpred_id
true_word = idx2wordtarget_id
每10步打印一次
if step % 10 == 0:
print(f"训练步数 {step:3d} | 损失:{loss:.4f} | 预测:{pred_word} | 正确:{true_word}")
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训练完成，最终测试
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print("\n===== 训练完成！最终预测 =====")
_, _, _, _, _, _, _, _, _, probs = forward(input_ids)
pred_id = np.argmax(probs)
pred_word = idx2wordpred_id
print(f"输入：{input_text}")
print(f"模型预测下一个字：【 {pred_word} 】")
print("? 训练成功！模型学会了！")