「学习笔记：从零构建大型语言模型」

第一部分：基础架构

- LLM的核心是对模型结构和训练数据的深入理解

- 从数据采样和预处理开始，逐步构建基础模型

- 需要特别关注词元化（Tokenization）处理，这是模型理解文本的基础

第二部分：关键技术点

1. 位置编码（Positional Encoding）

- 帮助模型理解文本序列中的位置信息

- 通过数学编码方式赋予每个标记相对位置

2. 注意力机制（Attention Mechanism）

- 包含自注意力和因果注意力两种形式

- Q、K、V三个关键参数的协同作用

- 进行尺度缩放以稳定训练

3. Transformer结构

- 编码器-解码器架构设计

- 多头注意力机制的实现

- 前馈网络和归一化层的配置

第三部分：优化策略

- 微调（Fine-tuning）技术要点

- 损失函数的选择与调整

- 温度系数（Temperature）对输出的影响

这份笔记完美展示了从零构建LLM的技术路线图，既有理论深度，又包含实践要点。每个核心概念都配有清晰的示意图，便于理解和实践。

建议先掌握基础概念，再逐步深入理解高级特性，这样能形成更系统的知识体系。

GitHub：github.com/hesamsheikh/ml-retreat/blob/main/assets/LLM-from-scratch-notes.pdf