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动手构建大语言模型的完整教程

LLMs From Scratch Datawhale 大语言模型深度学习人工智能 Github 开源项目

本教程提供系统化的学习路径，涵盖基础理论、实际编码、数据处理、注意力机制、预训练和微调，帮助开发者掌握ChatGPT等大型语言模型的核心技术，适合具备一定编程基础的技术人员。

文档

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练

该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

LLM101n - 深度学习课程教你构建AI讲故事模型

AIGithubLLMPythonTransformer开源项目深度学习

LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径从入门到实战进阶

ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理

LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源，涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践，以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

GithubHugging FaceLangChainLarge Language ModelsOpenAI开源项目项目

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

Llama3-Tutorial - Llama 3模型实践教程从部署到微调评测

GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署

Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程，涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。

mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程

GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理

该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。

build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目

GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型

build-nanogpt是一个开源教学项目，演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解，项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型，并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表，是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员，不仅提供了代码实现，还包含详细的解释和实践指导，有助于深入理解现代自然语言处理技术。

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