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LLM-workshop-2024学习资料汇总 - 从零开始理解和实现大型语言模型

RayRay
LLMsPyTorchGPT预训练微调Github开源项目

LLM-workshop-2024

LLM-workshop-2024:从零开始理解和实现大型语言模型

LLM Workshop

项目简介

LLM-workshop-2024是一个为期4小时的编码工作坊,旨在帮助开发者理解大型语言模型(LLMs)的工作原理,以及如何从零开始使用PyTorch实现它们。这个项目由Sebastian Raschka创建,基于他的《从零开始构建大型语言模型》一书的内容。

主要内容

工作坊分为以下几个部分:

  1. LLMs简介
  2. 理解LLM的输入数据
  3. 编写LLM架构
  4. 预训练LLMs
  5. 加载预训练权重
  6. 微调LLMs

每个部分都包含详细的代码示例和练习,帮助学习者逐步掌握LLM的核心概念和实现技巧。

学习资源

  1. GitHub仓库: https://github.com/rasbt/LLM-workshop-2024 这里包含了所有的代码示例和教程文档。

  2. 在线实验环境: Lightning AI Studio 提供了预配置的云环境,可以直接运行所有代码,尤其适合预训练和微调部分的实践。

  3. YouTube视频: Workshop录像 Sebastian Raschka的讲解视频,可以作为学习的辅助材料。

  4. 参考书籍: Build a Large Language Model From Scratch 工作坊内容基于此书,可以作为深入学习的参考资料。

  5. 开源库: LitGPT 工作坊使用的开源LLM训练和微调库,提供了更复杂但易读的代码实现。

学习路径

  1. 克隆GitHub仓库,阅读README文件了解项目概况。
  2. 按照setup文件夹中的说明配置本地环境,或使用提供的在线实验环境。
  3. 按照01_intro到06_finetuning的顺序学习每个模块的内容。
  4. 完成每个模块中的练习,加深理解。
  5. 观看YouTube视频,获得作者的详细讲解。
  6. 参考LitGPT库的代码,学习更高级的LLM实现技巧。

总结

LLM-workshop-2024提供了一个全面而实用的大型语言模型学习资源。通过理论学习、代码实践和开源工具的结合,学习者可以深入理解LLM的工作原理,并掌握从零实现LLM的技能。无论是AI研究人员还是实践开发者,都能从这个项目中获得宝贵的知识和经验。

让我们开始这段探索大型语言模型奥秘的旅程吧! 🚀🤖

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