前文我们已经详细讲述了基于pytorch框架下的transformer架构如何从零开始构建一个小型字符级语言模型，构建过程中涵盖数据准备、模型架构设计、训练、评估与生成的整个流程。我们已经了解了各个部分的细节，而且已经提供了完整的python代码。现在需要了解我们构建好的模型如何保存，保存什么内容，以及保存成什么文件，以便后期可以共享和使用。

本文需要先了解的前置内容以及代码，可以看的我文章：从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整详细教程（基于Transformer架构）-CSDN博客和从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整python示例代码-CSDN博客

一、模型训练的内容以及模型保存

1. 训练内容

字符级语言模型通过大量文本数据学习字符序列的统计规律，目标是预测给定上下文中的下一个字符。训练内容包括：

（1）字符序列：模型学习字符之间的组合模式，如字母、数字、标点等。

（2）上下文信息：模型利用上下文预测下一个字符，上下文长度由模型的架构决定。

2. 模型结构

常见的字符级语言模型结构包括：

（1）RNN（循环神经网络）：如LSTM、GRU，适合处理序列数据，能捕捉字符间的长期依赖。

（2）Transformer：基于自注意力机制，能并行处理序列，适合长文本建模。

（3）CNN（卷积神经网络）：通过卷积层捕捉局部字符模式。

3. 模型保存

训练后的模型通常保存以下内容，包括四个部分：

（1）模型参数：包括权重和偏置，保存为二进制文件（如PyTorch的.pt或TensorFlow的.ckpt）。

（2）模型架构：保存模型的结构定义（如JSON或YAML文件），便于重新加载。

（3）词汇表：字符到索引的映射表，通常保存为JSON或文本文件。