Github熱門機器學(xué)習筆記:「從零構(gòu)建大型語言模型」
作者：AIGC Studio
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。
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今天給大家推薦一份GitHub上很火的機器學(xué)習學(xué)習筆記《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
- 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(guān)鍵參數(shù)的協(xié)同作用
- 進行尺度縮放以穩(wěn)定訓(xùn)練
- 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
