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LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch

简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程

本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例，适合教育用途的小型模型开发，并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。

Build a Large Language ModelLLMGPT预训练微调Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

LLMs-from-scratch 项目介绍

LLMs-from-scratch 是一个由 Sebastian Raschka 创建的开源项目，旨在从零开始构建一个类似 GPT 的大型语言模型(LLM)。这个项目不仅包含了完整的代码实现，还配套了一本名为《Build a Large Language Model (From Scratch)》的书籍，为读者提供了深入理解 LLM 内部工作原理的机会。

项目特点

  1. 从零构建: 该项目引导读者一步步构建自己的 LLM，每个阶段都有清晰的文本说明、图表和示例。

  2. 教育目的: 虽然项目构建的是一个小型但功能完整的模型，但其方法与创建大规模基础模型（如 ChatGPT 背后的模型）的方法相似。

  3. 代码完整性: 项目包含了开发、预训练和微调 LLM 的全部代码。

  4. 实用性: 除了从头开始构建模型，项目还提供了加载更大的预训练模型权重以进行微调的代码。

项目结构

项目按照书籍章节组织，涵盖了以下主要内容：

  1. 理解大型语言模型
  2. 处理文本数据
  3. 编写注意力机制
  4. 从头实现 GPT 模型
  5. 对未标记数据进行预训练
  6. 文本分类的微调
  7. 指令跟随的微调

此外，项目还包括了几个附录，涉及 PyTorch 入门、参考文献、练习解答等内容。

硬件要求

项目的主要代码设计为可在普通笔记本电脑上在合理时间内运行，不需要特殊硬件。这确保了广大读者都能实践项目内容。如果有 GPU 可用，代码会自动利用它来加速计算。

额外资源

项目还提供了大量额外材料，包括 Python 环境设置指南、Docker 环境设置、不同编码实现的比较、性能分析、超参数优化、用户界面构建等。这些资源极大地丰富了学习体验。

开放性

虽然项目主要内容与印刷书籍保持一致，但作者欢迎各种形式的反馈。读者可以通过 Manning 论坛或 GitHub Discussions 分享想法、提出问题。

总的来说，LLMs-from-scratch 项目为那些想深入理解大型语言模型工作原理的人提供了一个全面、实用的学习平台。无论是学生、研究人员还是 AI 爱好者，都能从这个项目中获得宝贵的知识和实践经验。

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