内行人熬夜必读！《从零构建大语言模型》：揭秘大模型核心技术，附PDF下载！

最新推荐文章于 2025-10-19 10:30:00 发布
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#语言模型 #人工智能 #AI大模型 #大模型技术 #从零构建大语言模型 #LLM #大模型微调

《使用 PyTorch 和 Scikit-Learn 进行机器学习：使用 Python 开发机器学习和深度学习模型》 这本机器学习神书大家都很熟悉了吧？

⚠️这位大佬又又又火了，他编写的新书——《构建大型语言模型（从头开始）》，没正式出版就已经在Github仓库有17.1k的星标了。

这本书主要使用的是 pytorch 框架，而不是依靠各种库。通过它，不仅可以掌握 LLM 的理论知识，还能通过动手实践，学习如何从头构建一个功能强大的语言模型。

1、第一部分理解大型语言模型：介绍了 LLM 的基本概念、transformer架构以及训练大型语言模型所需的基础知识。

2、第二部分文本数据处理：详细讲解了如何准备和处理用于训练 LLM 的文本数据。

3、第三部分注意力机制编程：深入探讨了注意力机制的原理及其在 LLM 中的应用，并通过代码实现了这些机制。

4、第四部分从零实现 GPT 模型：通过一步步的指导，读者将学会如何从头开始构建一个 GPT 模型，并用于生成文本。

5、第五部分无标签数据的预训练：讨论了如何在没有标签的数据上进行预训练，使模型能够捕捉语言的复杂性和上下文关系。

6、第六部分模型微调：解释了如何在特定任务或领域的数据上微调预训练的模型，以提升其在特定应用中的表现。

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行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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行为预测模型：Social LSTM与Graph Neural Networks ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行为预测模型Social LSTM与Graph Neural Networks展开，介绍了两者的基础概念、原理、应用场景，还对比了它们在优势、劣势和适用场景上的不同，最后给出了相应的代码示例。Social LSTM基于LSTM，通过社交池化层处理多智能体交互；图神经网络处理图结构数据，靠消息传递获取信息，二者各有侧重，适用于不同场景。
AquilaChat-7B: 国产开源大模型新成员——AI领域的创新型研发机构智源人工智能研究院出品
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Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，在Aquila的训练过程中实现了比Magtron+DeepSpeed zero-2将近８倍的训练效率。Aquila语言大模型是在中英文高质量语料基础上从０开始训练的，通过数据质量的控制、多种训练的优化方法，实现在更小的数据集、更短的训练时间，获得比其它开源模型更优的性能。
从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）
03-04
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，也可以作为小白实战演练和初期项目立项演示的重要参考借鉴资料。 3、本资源作为“学习资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研和多多调试实践。 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip 从零开始构建大模型（将整个模型构建管道精心分解为关键组件，如Qwen， Agent, Diffusion, Evaluation， LLM， RAG和Transformer Models。通过详细的技术解释和完整的代码实现）.zip
从零构建大语言模型应用
10-07
本书系统讲解大语言模型（LLM）从理论到生产的全流程，涵盖模型原理、训练、微调、部署与应用开发。通过动手实践，读者将掌握使用PyTorch和Hugging Face等工具构建真实LLM产品的核心技能，并深入了解提示工程、RAG、边缘部署等关键技术。特别适合希望将LLM落地为实际产品的工程师与开发者。
【一文读懂】算法工程师如何从0构建LLM大语言模型，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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2301_81888214的博客
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从零开始构建大语言模型知识库体系
08-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/50248dd3dbb9 本项目从零开始搭建大模型外接知识库，涵盖完整实现流程，包括中文数据集处理、词向量模型训练、文档向量化、向量数据库存储知识库、本地 ChatGLM2-6B 大模型部署及简单的知识库应用。 项目结构如下： 运行说明： 此外，还提供训练 word2vec 的相关内容，以及手把手从零教你搭建大模型知识库的 document.ai 相关内容。
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AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
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TensorRT-LLM：大模型推理加速的核心技术与实践优势
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从零开始构建大模型：LLMs-from-scratch（附PDF）
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《Build a Large Language Model (From Scratch)》是一本理论与实践相结合的教程，能够帮助读者深刻理解LLM的工作原理，并学会如何构建和优化属于自己的模型，对于希望在AI领域深入发展的学习者来说，是一本不可或缺的参考书籍。
（中英双语）从零开始构建大模型：GitHub超44K Star的大模型教程（送PDF）
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在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
【新书】构建大型语言模型，教你学习如何从零开始创建、训练和调整大型语言模型（LLMs），附370页pdf
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《从零构建大型语言模型》是一段充满实践性和成就感的动手旅程，深入探索生成式AI的基础。在不依赖任何现有LLM库的情况下，你将编写一个基础模型，将其发展为文本分类器，最终创建一个可以按照对话指令进行交互的聊天机器人。而且你会真正理解它，因为你是自己构建的！
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学习AI大模型从零基础入门到精通是一个循序渐进的过程，涉及到理论知识、编程技能和实践经验。下面是一份详细的指南，帮助你从头开始学习并逐步掌握AI大模型的构建与应用。
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Langchain的博客
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塞巴斯蒂安·拉什卡（Sebastian Raschka）是Lightning AI的研究工程师，专注于LLM研究并开发开源软件**。本书的技术编辑是大卫·卡斯韦尔（David Caswell）。塞巴斯蒂安·拉什卡从事机器学习和AI领域已有十多年。他于2022年加入Lightning AI，专注于AI和LLM研究，开发开源软件，并创作教育材料。在此之前，塞巴斯蒂安曾在威斯康星大学麦迪逊分校统计系担任助理教授，专注于深度学习和机器学习的研究。他对教育充满热情，以其畅销的开源软件机器学习书籍闻名。👉。
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小区风场仿真模型: 探究风的流动与救援路径规划
- 通过模拟可以分析风对小区内行人舒适度和建筑物结构安全的影响，从而指导建筑设计和城市规划，提高居住环境质量。 - 特别是在高风险地区，如化学工场周边的小区，风场模拟可以帮助确定紧急情况下污染物的传播...
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