从零构建大语言模型：7天掌握LLM开发核心技能
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMs-from-scratch 想要真正理解ChatGPT、Gemini等大语言模型的工作原理吗？厌倦了只能调用API却不知其内部机制？这个开源项目将带你从零开始，一步步构建属于自己的大型语言模型，彻底揭开LLM的神秘面纱！
为什么选择从零开始学习LLM？
在AI技术飞速发展的今天，大语言模型已经成为技术创新的核心驱动力。然而，大多数开发者仅仅停留在使用层面，对模型的内部架构和训练过程知之甚少。通过亲手实现每个组件，你将获得：
- 深度理解：不再依赖"黑箱"API，真正掌握模型每个细节
- 灵活定制：根据特定需求调整模型结构，打造专属AI助手
- 职业提升：掌握LLM底层技术，在AI浪潮中占据竞争优势
项目核心学习路径
基础架构搭建（第1-2章）
从最简单的RNN网络开始，逐步过渡到GRU、LSTM等经典循环神经网络。项目提供了清晰的代码示例和详细注释，确保即使是初学者也能跟上节奏。
Transformer核心技术（第3-4章）
深入自注意力机制，实现多头注意力模块。这一部分是现代LLM的核心，项目通过多个实验帮助你理解：
- 注意力权重的计算过程
- 位置编码的实现方式
- 前馈神经网络的构建
预训练与微调实战（第5-7章）
学习如何从头训练GPT模型，并进行指令微调。项目包含完整的训练脚本和数据集处理工具：
- 权重加载与模型初始化
- 训练循环与损失优化
- 性能评估与模型部署
特色功能模块详解
项目不仅涵盖了基础理论，还提供了多个实用功能模块：
KV缓存优化：在ch04/03_kv-cache/目录下，你可以学习如何通过缓存键值对来显著提升推理速度。
多专家混合系统：在ch04/07_moe/中实现MoE架构，体验现代大模型的先进设计。
用户界面开发：在ch05/06_user_interface/中提供了Web应用开发示例，让你的模型能够真正投入使用。
快速上手指南
环境准备
项目支持多种环境配置，推荐使用Docker或本地Python环境。详细设置说明位于setup/目录下。
代码结构
核心实现代码位于pkg/llms_from_scratch/，按章节组织，便于系统学习：
ch02.py- 词嵌入与位置编码ch03.py- 自注意力机制ch04.py- 完整GPT模型实现
开始你的第一个项目
建议从ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb开始，按照章节顺序逐步深入。
学习成果展示
完成整个项目后，你将能够：
- 独立实现GPT系列模型的各个组件
- 理解并应用Transformer架构
- 掌握模型训练与优化的关键技术
- 构建可实际部署的LLM应用
加入学习社区
这个项目不仅仅是一堆代码，更是一个学习社区。通过亲手实现每个模块，你将建立起对LLM技术的深刻理解，为未来的AI开发之路打下坚实基础。
现在就通过以下命令开始你的LLM构建之旅：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMs-from-scratch
记住，真正的掌握来自于实践。不要只是阅读代码，动手实现它，调试它，改进它——这才是成为LLM专家的正确路径！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
