Github熱門機器學習筆記:「從零構建大型語言模型」
作者：AIGC Studio
這份筆記完美展示了從零構建LLM的技術路線圖，既有理論深度，又包含實踐要點。
本文經AIGC Studio公眾號授權轉載，轉載請聯系出處。
今天給大家推薦一份GitHub上很火的機器學習學習筆記《從零構建大型語言模型》，目前已經收獲1.4K stars，，這份筆記完美展示了從零構建LLM的技術路線圖，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。建議先掌握基礎概念，再逐步深入理解高級特性，這樣能形成更系統的知識體系。
第一部分：基礎架構
- LLM的核心是對模型結構和訓練數據的深入理解
- 從數據采樣和預處理開始，逐步構建基礎模型
- 需要特別關注詞元化（Tokenization）處理，這是模型理解文本的基礎
第二部分：關鍵技術點
- 位置編碼（Positional Encoding）
- 幫助模型理解文本序列中的位置信息
- 通過數學編碼方式賦予每個標記相對位置
- 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三個關鍵參數的協同作用
- 進行尺度縮放以穩定訓練
- Transformer結構
- 編碼器-解碼器架構設計
- 多頭注意力機制的實現
- 前饋網絡和歸一化層的配置
第三部分：優化策略
- 微調（Fine-tuning）技術要點
- 損失函數的選擇與調整
- 溫度系數（Temperature）對輸出的影響
學習鏈接
- GitHub：github.com/hesamsheikh/ml-retreat/blob/main/assets/LLM-from-scratch-notes.pdf
責任編輯：張燕妮
來源：
AIGC Studio
