本文經(jīng)AIGC Studio公眾號授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

今天給大家推薦一份GitHub上很火的機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記《從零構(gòu)建大型語言模型》，目前已經(jīng)收獲1.4K stars，，這份筆記完美展示了從零構(gòu)建LLM的技術(shù)路線圖，既有理論深度，又包含實踐要點。每個核心概念都配有清晰的示意圖，便于理解和實踐。建議先掌握基礎(chǔ)概念，再逐步深入理解高級特性，這樣能形成更系統(tǒng)的知識體系。

第一部分：基礎(chǔ)架構(gòu)

• LLM的核心是對模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的深入理解
• 從數(shù)據(jù)采樣和預(yù)處理開始，逐步構(gòu)建基礎(chǔ)模型
• 需要特別關(guān)注詞元化（Tokenization）處理，這是模型理解文本的基礎(chǔ)

第二部分：關(guān)鍵技術(shù)點

1. 位置編碼（Positional Encoding）

• 幫助模型理解文本序列中的位置信息
• 通過數(shù)學(xué)編碼方式賦予每個標(biāo)記相對位置

2. 注意力機制（Attention Mechanism）

• 包含自注意力和因果注意力兩種形式
• Q、K、V三個關(guān)鍵參數(shù)的協(xié)同作用
• 進行尺度縮放以穩(wěn)定訓(xùn)練

3. Transformer結(jié)構(gòu)

• 編碼器-解碼器架構(gòu)設(shè)計
• 多頭注意力機制的實現(xiàn)
• 前饋網(wǎng)絡(luò)和歸一化層的配置

第三部分：優(yōu)化策略

• 微調(diào)（Fine-tuning）技術(shù)要點
• 損失函數(shù)的選擇與調(diào)整
• 溫度系數(shù)（Temperature）對輸出的影響

學(xué)習(xí)鏈接

• GitHub：github.com/hesamsheikh/ml-retreat/blob/main/assets/LLM-from-scratch-notes.pdf