Home

项目名称：动手实现LLM中文版 (LLMs From Scratch: Hands-on Building Your Own Large Language Models)

---

项目介绍

官方PDF源文件： Build a Large Language Model (From Scratch) (Sebastian Raschka).pdf

rasbt/LLMs-from-scratch是一个GitHub项目，提供了一套详细的教程，指导如何从头开始实现类似ChatGPT的大型语言模型（LLM）。这个项目包含了创建GPT-like大语言模型所需的所有代码，覆盖了编码、预训练和微调过程。它不仅是《Build a Large Language Model (From Scratch)》一书的官方代码库，还深入解析了LLM的内部工作原理，并提供了逐步的指导。该项目主要用于教育目的，帮助学习者训练和开发小型但功能性的模型，与创建像ChatGPT这样的大型基础模型的方法相似。其简洁易懂的代码，即使只有PyTorch基础，也能完成大模型的构建，并使读者深入理解大型语言模型的工作原理。

---

教程目录

1. 理解大型语言模型
2. 处理文本数据
   • ch02.ipynb
   • dataloader.ipynb (摘要)
   • exercise-solutions.ipynb
3. 编写注意力机制
   • ch03.ipynb
   • multihead-attention.ipynb (摘要)
   • exercise-solutions.ipynb
4. 从零开始实现GPT模型
   • ch04.ipynb
   • gpt.py (摘要)
   • exercise-solutions.ipynb
5. 使用未标记数据进行预训练
   • ch05.ipynb
   • train.py (摘要)
   • generate.py (摘要)
   • exercise-solutions.ipynb

---

项目受众与亮点

• 技术背景：适合有一定编程基础的人员，特别是对大型语言模型（LLM）感兴趣的开发者和研究者。
• 学习目标：适合那些希望深入了解LLM工作原理，并愿意投入时间从零开始构建和训练自己的LLM的学习者。
• 应用领域：适用于对自然语言处理、人工智能领域感兴趣的开发者，以及希望在教育或研究环境中应用LLM的人员。
• 项目亮点：
  • 系统化学习：提供了一个系统化的学习路径，从理论基础到实际编码，帮助学习者全面理解LLM。
  • 实践导向：强调实践，让学习者通过实际操作来掌握LLM的开发和训练。
  • 深入浅出：以清晰的语言、图表和示例来解释复杂的概念，使得非专业背景的学习者也能较好地理解。

注：本项目已获得作者官方授权。