手搓LLM大模型：从零开始构建大语言模型

news2024/9/23 9:35:12

在人工智能的世界里，大型语言模型（LLMs）无疑是最引人注目的明星之一。这些深度神经网络模型的出现，为自然语言处理（NLP）领域带来了前所未有的变革。那么，这些模型究竟是如何工作的？它们又是如何从简单的语言处理任务进化到能够理解和生成复杂文本的呢？Sebastian Raschka最近发布的livebook《Build a Large Language Model (From Scratch) 》这本书为我们揭开了这些神秘的面纱。

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这次想和大家说的其实是这本书开源的配套代码，类似的关于机器学习的书我以前也写过，以我的经验来看，这种书的精华都在配套的代码里面，尤其是开源的notebook：

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如果时间够的话，建议大家所有的几个代码都过一遍，对于理解大模型还是很有帮助的。如果时间不够就看每章的主notebook（和章节同名的）就可以了。分别是：

Chapter 2: Working with Text

主要是讲解各种文本处理方法，包括embedding、token、位置编码等等。

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Chapter 3: Coding Attention Mechanisms

这章主要介绍Attention机制，代码解释的很细，图文并茂。

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Chapter 4: Implementing a GPT model from Scratch To Generate Text

这章就是真正的手搓大模型了，这章带大家一步步的构建一个类似GPT的大模型，包括构建架构，Normalize等等，直到生成文本。

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Chapter 5: Pretraining on Unlabeled Data

这章主要讲解如何使用未标注数据进行训练。

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后续还有几章，看计划是今年晚些时候出：

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其实除了主notebook，后面的补充知识，大家有时间的话看一下，对你理解一些关键的知识点还是很有帮助的，如：

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如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望