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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

1. 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

2. 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

3. 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