从零手写大模型系列完结了
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。
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。
发布了一个完整的20篇LLM从零手写教程系列(含代码示例),实用性较好且信息为最新,但帖子本身仅是目录介绍,缺乏深度分析和新颖观点。
这是一份关于大语言模型(LLM)的实践指南。文章从基础循环机制出发,详细解释了文本如何转化为 Token,以及 Transformer、注意力机制、KV Cache 和 RoPE 等核心概念的工作原理。作者强调理解模型内部的推理机制(如 Prefill 和 Decode 阶段)对于硬件选型、显存估算和本地部署的重要性。文章涵盖了 Token 化、上下文窗口、量化、模型服务及本地 AI 硬件数学计算等关键主题,旨在为深入理解 LLM 提供直观的基础。
这是一份针对 AI 实验室面试准备的笔记,涵盖了高效训练和部署大语言模型(LLM)的核心优化策略。内容主要分为三部分:内存优化(如 Flash Attention、MQA/GQA、激活检查点)、计算优化(序列打包、高效变体 Transformer)以及推理优化(KV 缓存、投机解码、量化技术)。文章旨在总结在大规模模型开发中应对算力和内存瓶颈的关键技术。
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。
文章总结了 AI 工程师面试中各科技大厂(OpenAI、Meta、DeepSeek、Anthropic 等)反复考察的高频题目,覆盖三大模块:LLM 内部原理(attention、KV cache、RoPE、MoE、scaling laws、解码策略等)、推理部署与 GPU 性能(continuous batching、PagedAttention、量化、并行策略、显存估算、延迟指标等),以及 RAG、Agent、微调、评测、安全、多模态、系统设计等方向。作者指出各家面试题高度重合,建议优先刷这些通用题以获得最高性价比。
本文从第一性原理出发,逐步讲解 LLM 推理过程中 Prefill 和 Decode 两个阶段的真实含义。作者先介绍自回归模型逐 token 预测的基本机制,然后通过 ChatGPT 聊天的例子,展示文本如何经过分词、token ID、embedding 转化为 S×D 矩阵并进入 Transformer 层。重点澄清一个常见误解:处理输入 prompt 时模型并非逐个 token 顺序处理,而是因为所有输入 token 已知,可以并行处理——这一整个输入处理过程就是 Prefill。文章还引出因果掩码等问题,帮助读者建立对推理流程的正确直觉。
本文从零开始,深入浅出地讲解了Transformer的原理及其如何演变为大语言模型。文章首先介绍大模型的目标是预测下一个词,然后详细解释了如何将文字转换为数字,包括Token、Token ID、Embedding Matrix等概念。接着,重点剖析了Transformer的核心——注意力机制(Q、K、V)、多头注意力、位置编码、FFN以及残差连接等组件,最后概述了模型的训练过程。全文无需前置知识,适合初学者理解大模型的基础架构。
文章系统梳理了人工智能从1950年代至今的发展历程:萌芽探索期(图灵之问与达特茅斯会议)、知识驱动期(符号主义与专家系统)、统计学习期(机器学习与特征工程)、深度学习突破期(AlexNet与神经网络)、大模型时代(Transformer、GPT-3、ChatGPT与多模态)。作者指出AI处理信息的方式从人类编写规则,到机器从数据中学习,再到模型理解目标并自主完成任务。未来AI将从大模型走向智能体(Agent),能够拆解任务、制定计划、调用工具,实现从被动响应到自主行动的转变。
文章讲述了前豆瓣产品经理谢青池通过阅读200多篇AI论文,梳理出理解大模型发展的历史视角。他通过分析从GPU、AlexNet到Transformer等关键技术节点的演进逻辑,指出产品经理需在边界变化中寻找最优解。读论文不仅消除了他对AI发展的焦虑,也让他能更精准地预判技术趋势。