GitHub 大模型热门机器学习笔记《从零构建大模型》，建议收藏！

今天给大家推荐一份 GitHub 上很火的机器学习学习笔记 《从零构建大模型》，目前已经收获 1.6K stars，这份笔记完美展示了从零构建 LLM 的技术路线图，既有理论深度，又包含实践要点。每个核心概念都配有清晰的示意图，便于理解和实践。建议先掌握基础概念，再逐步深入理解高级特性，这样能形成更系统的知识体系。

第一部分：基础架构

• LLM 的核心是对模型结构和训练数据的深入理解
• 从数据采样和预处理开始，逐步构建基础模型
• 需要特别关注词元化（Tokenization）处理，这是模型理解文本的基础

第二部分：关键技术点

1. 位置编码（Positional Encoding）

2. • 帮助模型理解文本序列中的位置信息
   • 通过数学编码方式赋予每个标记相对位置

3. 注意力机制（Attention Mechanism）

4. • 包含自注意力和因果注意力两种形式
   • Q、K、V三个关键参数的协同作用
   • 进行尺度缩放以稳定训练

5. Transformer结构

6. • 编码器-解码器架构设计
   • 多头注意力机制的实现
   • 前馈网络和归一化层的配置

第三部分：优化策略

• 微调（Fine-tuning）技术要点
• 损失函数的选择与调整
• 温度系数（Temperature）对输出的影响

资源链接↓↓↓

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