PyTorch 训练流程速查表
这是一份关于 PyTorch 训练流程的单页速查表。文章通过代码示例和原理解析,深入浅出地讲解了张量的核心概念、矩阵乘法、自动求导机制、反向传播以及梯度下降优化过程。同时涵盖了 `nn.Module` 常用组件如 Linear、ReLU 和 GELU 的使用,旨在帮助开发者快速理解深度学习引擎的运作原理。
这是一份关于 PyTorch 训练流程的单页速查表。文章通过代码示例和原理解析,深入浅出地讲解了张量的核心概念、矩阵乘法、自动求导机制、反向传播以及梯度下降优化过程。同时涵盖了 `nn.Module` 常用组件如 Linear、ReLU 和 GELU 的使用,旨在帮助开发者快速理解深度学习引擎的运作原理。
作者宣布「从零手写大模型」系列完结,共20篇,包括推理篇15篇和训练篇5篇。推理篇涵盖分词器、嵌入层、位置编码、自注意力机制、多头注意力、残差连接、层归一化、Transformer模块等内容;训练篇涵盖损失函数、反向传播、梯度下降、Adam优化器和学习率调度。每篇都有可练习的代码示例,帮助读者理解模型如何生成文字以及如何从误差中学习更新参数。作者强调理论公式是精华,代码多被PyTorch封装。系列笔记已发布在个人网站上,欢迎交流指正。
本文介绍了大语言模型背后的数学原理,涵盖Attention机制、缩放因子、反向传播、梯度下降、交叉熵损失、RoPE位置编码和RMSNorm归一化等核心概念。
本文深入浅出地解析了 Transformer 架构,它是现代大语言模型(LLM)的核心。文章从宏观视角出发,通过解码的方式,逐一拆解了 Transformer 的关键组件,包括编码器与解码器、分词与嵌入、位置编码、注意力机制(Attention)以及多头注意力等。作者详细解释了该架构如何解决传统模型的“遗忘”和“慢速”问题,实现了并行处理和长距离依赖捕捉,并最后阐述了其强大的原因。
本文介绍了开发者 arman-bd 开源的微型语言模型 GuppyLM。该模型拥有 900 万参数,核心代码仅 130 行,可在免费 Colab 上 5 分钟训练完成。文章详细拆解了构建流程:利用模板生成 6 万条合成数据、训练 4096 词表的 BPE 分词器、搭建 6 层 Vanilla Transformer 架构以及优化推理环节。该项目旨在通过极简的实现,帮助开发者深入理解语言模型的数据工程、架构设计与训练循环。
本文是一份详细的机器学习(ML)工程师学习路径指南。作者首先纠正了被动观看视频的学习误区,提出“两遍学习法”以建立深刻的技术理解。文章明确了ML工程师与数据科学家及研究员的区别,强调工程实现能力。随后,作者将学习路径分为两个阶段:第一阶段利用 3Blue1Brown 的视频构建数学直觉,涵盖神经网络、梯度下降、反向传播及 Transformer 架构;第二阶段(文中截断处未完)预告将通过 Andrej Karpathy 的课程来提升代码实现能力。
Ilya 曾推荐一份包含 30 篇论文的 AI 学习清单,称读懂即可掌握当下 AI 90% 的要点。30u30 项目将这份清单拆成 30 天课程,一天一篇,从 RNN、LSTM 学到 Transformer,最终到 ChatGPT 背后的 RLHF。每篇配有大白话讲解、'讲给 5 岁小孩听'的速览、从零实现的代码及配图,每天还附 5 道练习题。代码可在普通电脑 CPU 上运行,适合想转 AI 方向的学生或想理解 ChatGPT 原理的用户跟随学习。
本文系统介绍 MCP(模型上下文协议)的概念、架构与应用场景,并以 ESP32 小智 AI 为载体提供 MCP 接入实战教程。文章首先将 MCP 比作 AI 的 USB-C 接口,讲解客户端-服务器架构及个人助理、自动编码、智能家居控制等应用;随后分别说明开源版小智服务端(xiaozhi-esp32-server)和官网版接入 MCP 的前置条件与配置步骤;最后手把手演示如何基于 FastMCP 开发自定义 MCP 工具(如天气查询),涵盖项目结构、通信管道、工具注册与配置管理等完整流程,帮助开发者拓展 AI 的能力边界。
本文是 Agent 开发入门系列的实操篇,教读者用 88 行 Python 代码实现一个最小化的 Supervisor(主管)智能体。Supervisor 本身不干活,只负责拆任务、派活给手下 worker(coder 和 tester)、并验收汇报。文章对比了子智能体、智能体团队与 Supervisor 三种模式的差异,详细讲解了 agent_loop 循环、工具定义、delegate 派活机制、上下文隔离等核心概念,并给出完整可运行的代码、环境配置步骤、运行示例及常见坑点说明,最后引导读者扩展更多 worker 角色。
本文是开源系列「Learn Claude Code」的介绍入口,该系列共 20 集,从 102 行代码的 while 循环起步,逐步拆解 Claude Code 的 20 个机制。核心观点是:智能体机制很多,但循环就一个。文章介绍了 20 集地图,分为骨架(循环、工具、权限、钩子、计划)、干得久(子智能体、技能、压缩、记忆)、干得多(任务系统、后台任务、调度)、组队(多智能体协作)和外接(MCP)五段,并给出 S01 的完整安装运行教程,包括环境搭建、API 配置(支持 GLM、DeepSeek 等兼容服务)和常见错误排查。