从Transformer到ChatGPT：一本让你看懂大模型所有黑箱的“保姆级“教程

自ChatGPT问世以来，大型语言模型（LLM）无疑成为了人工智能领域的核心技术。

最近，机器学习和AI研究员、知名作家Sebastian Raschka推出了一本新书——《Build a Large Language Model (From Scratch)》，该书致力于阐述从零开始构建大型语言模型的完整过程，包括模型的创建、训练和调整。

值得一提的是，Sebastian Raschka在GitHub上开源了与这本书配套的代码库，为研究者和实践者提供了宝贵的资源。

项目地址：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main?tab=readme-ov-file

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在LLM领域，指令微调是提升模型性能的关键技术之一。

Sebastian Raschka在推特上特别强调了项目中关于指令微调的部分，包括如何将数据格式化为1100指令-响应对、如何应用prompt-style模板以及如何使用掩码等技术细节。

《Build a Large Language Model (From Scratch)》 以清晰的语言、图表和示例，详细解释了从设计创建到采用通用语料库预训练，再到针对特定任务进行微调的每个阶段。

具体来说，新书和项目详细介绍了如下内容：

• 规划和编码LLM的所有部分；
• 准备适合LLM训练的数据集；
• 使用自己的数据微调LLM；
• 应用指令调整方法以确保LLM遵循指令；
• 将预训练权重加载到LLM中。

作者介绍

个人主页：https://sebastianraschka.com/

Sebastian Raschka是一位专注于深度学习和机器学习的机器学习和人工智能研究员，曾在威斯康星大学麦迪逊分校担任统计学助理教授。他致力于让AI和深度学习的内容更加易于获取，并教授人们如何大规模应用这些技术。

作为开源软件的热情支持者，Sebastian在过去十多年里一直是积极的贡献者。他的方法已在包括Kaggle在内的多个机器学习竞赛中取得成功。

除了编码，Sebastian还酷爱写作，著有畅销书 《Python Machine Learning》（《Python机器学习》）和《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》。

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