从 0 搭建 LLM 不再难！这个 PyTorch 项目帮你吃透大模型底层逻辑

如果你曾想深入理解大语言模型（LLM）的 “五脏六腑”，却被框架封装的黑盒接口、复杂的源码结构劝退；如果你希望亲手实现 Transformer 的每一个组件，而非单纯调用transformers库 —— 那么今天推荐的这个开源项目，绝对能成为你的 LLM 学习 “脚手架”。

它就是 GitHub 上的 llm-from-scratch（项目地址），一个基于 PyTorch、专为教育设计的 “全手工” LLM 实现方案。从注意力机制到优化器，从 Tokenizer 到训练脚本，所有代码都模块化、易读且无过度封装，帮你真正 “拨开迷雾见本质”。

一、项目定位：不止是代码，更是 LLM 学习手册

不同于工业级 LLM 项目追求性能优化，llm-from-scratch的核心目标是 **“教学导向”**：让学习者能一步步看到 LLM 的构建过程，理解每个组件的作用与原理。

项目作者用 PyTorch 从零实现了现代解码器 - only Transformer（类似 GPT 架构）的完整生态，小到Softmax函数，大到训练全流程，每一行代码都为 “易懂” 服务。无论是 AI 入门者想打牢基础，还是资深开发者想复盘 LLM 底层逻辑，都能从这个项目中获益。

二、核心特色：6 大亮点，解决 LLM 学习痛点

1. 真正 “从 0 实现”：拒绝黑盒，吃透底层

项目最核心的优势是无依赖式组件开发—— 没有直接调用 PyTorch 原生的nn.MultiHeadAttention或nn.LayerNorm，