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今天给大家推荐一份GitHub上很火的机器学习学习笔记《从零构建大型语言模型》，目前已经收获1.4K 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
- 位置编码（Positional Encoding）
- 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
- 注意力机制（Attention Mechanism）
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
Transformer结构
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
学习链接
- GitHub：github.com/hesamsheikh/ml-retreat/blob/main/assets/LLM-from-scratch-notes.pdf
