《从零开始构建大型语言模型》开源项目教程

《从零开始构建大型语言模型》开源项目教程

llms-from-scratch-cn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llms-from-scratch-cn

1. 项目介绍

本项目是由Datawhale团队提供的开源项目“LLMs From Scratch”，旨在帮助开发者和研究者从零开始构建和训练大型语言模型（LLM）。项目包含了详细的教程、代码示例和深度学习资源，覆盖了从基础理论到实际编码的完整学习路径。通过本项目，学习者可以逐步构建GLM4、Llama3和RWKV6等模型，并深入理解大模型的工作原理。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装了Python环境，并配置了必要的依赖库。以下是一个示例的安装命令：

pip install torch numpy pandas matplotlib

克隆项目

使用Git克隆项目到本地：

git clone https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn.git
cd llms-from-scratch-cn

运行示例代码

项目提供了多个Notebook教程，以下是运行第二章处理文本数据教程的示例：

jupyter notebook Codes/ch02/ch02.ipynb

这将启动Jupyter Notebook，并打开第二章的教程，您可以根据教程内容进行学习和实践。

3. 应用案例和最佳实践

文本分类

通过本项目构建的模型可以应用于文本分类任务。例如，使用预训练的模型对新闻文章进行分类，或者对社交媒体的评论进行情绪分析。

问答系统

构建的模型可以集成到问答系统中，用于自动回答用户提出的问题，提供智能客服等功能。

文本生成

利用模型的文本生成能力，可以创建自动写作工具，如生成文章、诗歌或者故事。

4. 典型生态项目

GLM4

GLM4是一个开源的NLP框架，提供了多种预训练模型和工具，可以用于文本分类、问答、文本生成等多种任务。

Llama3

Llama3是一个基于Transformer架构的大型语言模型，它支持多种语言，并提供了详细的模型架构和训练流程。

RWKV6

RWKV6是一个结合了最新研究成果的变种模型，它针对长文本处理进行了优化，并在多项NLP任务中取得了优异的性能。

通过本教程的学习和实践，您可以更好地理解并应用这些典型生态项目，推动您在NLP领域的研究和应用。

llms-from-scratch-cn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llms-from-scratch-cn