llms-from-scratch-cn

项目介绍

"llms-from-scratch-cn" 是由 Datawhale 提供的一项实践教程，目标是帮助开发者和研究者从头开始构建类似于 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）。该项目提供了详尽的指导和代码示例，帮助学习者掌握构建和理解大型语言模型所需的核心技术。无论是开发者还是研究人员，通过该项目都可以深入了解并实践 GLM4、Llama3、RWKV6 等模型的构建。

项目亮点

• 全面的学习路径: 项目提供了一条从基础理论到实际编码的完整学习路线。
• 实践导向: 通过实际操作和代码实现，帮助学习者直接参与到 LLM 的开发和训练中。
• 架构实现: 项目特别关注于 LLM 的架构实现，帮助学习者掌握从底层构建到微调与部署的完整过程。

主要内容

基础知识

项目的基础知识部分基于"rasbt/LLMs-from-scratch"的资源，结合详细的笔记和代码，为用户提供了从零构建类似 ChatGPT 的大型语言模型的教程。项目中不仅包括详细的代码实现，还提供了逐步学习的方法，适用于有基础的学习者。

• 代码实现: 包含完整的创建 GPT 类大语言模型的代码。
• 逐步学习: 通过文本、图表和示例，逐步指导用户创建自己的 LLM。
• 深入学习: 提供简洁笔记本代码，使学习者即使仅具备 PyTorch 基础，也能理解并实现大模型。

详细章节安排

项目分章节安排内容，从理解大型语言模型、处理文本数据、到编写注意力机制，实现 GPT 模型，并进行预训练和微调。附录部分则提供 PyTorch 简介和进一步的练习内容。

模型架构的讨论和搭建

项目涵盖了 ChatGLM、Llama、RWKV 等多个大型模型的架构实现。每个模型的笔记本中都包括详细的配置文件、训练脚本和核心代码，帮助学习者理解并实践不同模型的内部机制，包括：

• ChatGLM3、Llama3、RWKV V2-V6 的实现。
• 详细的架构解析。

Roadmap

项目通过 Issue 发布未来任务规划，欢迎对 LLM 感兴趣的开发者和研究者参与贡献。学习者可以通过查看 Issue 了解尚未分配的任务，也可以在项目中发现问题并反馈。

参与贡献

项目欢迎开发者参与贡献。只需查看和反馈 Issue，或在 Discussion 中交流讨论以协助项目完善。

项目受众

• 技术背景: 适合有编程基础，特别是对大型语言模型感兴趣的人员。
• 学习目标: 适宜希望深入了解 LLM 工作原理并从零构建且训练自己模型的学习者。
• 应用领域: 适用于自然语言处理、人工智能领域的开发者，以及教育或研究环境中使用 LLM 的人群。

该项目通过系统化的学习路径和实践导向的方法，旨在帮助学习者更加深入理解和实际构建大型语言模型。

关注我们

为进一步了解项目动态，学习者和开发者可以关注 Datawhale 的微信公众号（通过扫描提供的二维码）。

LICENSE

项目采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议。根据项目需要，也可选用其他适合的协议。希望通过这一项目，用户能更好地理解和构建大型语言模型！