LLMs-from-scratch：从零开始构建类ChatGPT大语言模型

你是否曾经对大语言模型（LLM）的内部工作原理感到好奇，却苦于没有合适的入门途径？LLMs-from-scratch 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 PyTorch 的逐步实现指南，可以帮助开发者从零开始理解、预训练和微调一个类似 GPT 的大语言模型。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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LLMs-from-scratch stars数：71287
LLMs-from-scratch forks数：10251

LLMs-from-scratch项目目录截图

LLMs-from-scratch核心亮点

🌟 从零实现的完整流程：项目提供了从数据预处理、注意力机制编码、GPT模型构建到预训练和微调的完整实现，每一步都有详细解释和代码示例。
🎯 教育与实用并重：不仅适合教育目的，还包含加载更大预训练模型进行微调的代码，帮助读者理解工业级模型的构建方法。
🔒 低硬件门槛：代码设计为可在常规笔记本电脑上运行，无需专业硬件，同时支持GPU加速以提高效率。
🧩 丰富的扩展内容：包含大量额外材料，如字节对编码（BPE）分词器实现、KV缓存、LoRA参数高效微调等高级主题。

LLMs-from-scratch快速开始

只需几步，你就能开始探索大语言模型的构建过程：

  1. 克隆仓库： 
    git clone --depth 1 https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
  2. 设置环境：
    建议查看 setup 目录下的 README.md 文件，获取Python环境和依赖包安装指南。
  3. 运行示例代码： 
    # 例如运行第2章文本数据处理示例
jupyter notebook ch02/ch02.ipynb

LLMs-from-scratch应用场景

场景一：深度学习教育：非常适合作为大学课程或自学材料，通过动手实践深入理解Transformer架构和LLM工作原理。
场景二：研究原型开发：研究人员可以基于此代码库快速构建和实验自己的模型变体，如修改注意力机制或尝试新的训练策略。
场景三：工业实践入门：为希望进入LLM领域的工程师提供扎实的基础，理解从预训练到指令微调的完整流程。
用户案例：该项目是《Build a Large Language Model (From Scratch)》一书的官方代码库，已被全球数千名学习者和研究者使用。

LLMs-from-scratch链接

rasbt / LLMs-from-scratch项目地址：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

本文地址：https://www.tgoos.com/10512

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