一本全面且真实的指南！！
《Build a Large Language Model (From Scratch)》是由机器学习和AI研究员Sebastian Raschka撰写的一本书，旨在详细讲解从头开始构建大型语言模型（LLM）的整个过程。这本书涵盖了创建、训练和调整大型语言模型的各个阶段，包括数据加载、模型预训练、微调以及评估等。
书中使用PyTorch框架进行开发，并且不依赖于现有的库或预训练模型。作者通过清晰的文本、图表和示例，逐步引导读者理解每个阶段的具体操作。此外，书中还提供了详细的代码示例和步骤说明，帮助读者更好地理解和实践。
1⃣️第一部分理解大型语言模型： 介绍了 LLM 的基本概念、transformer架构以及训练大型语言模型所需的基础知识。
2⃣️第二部分文本数据处理： 详细讲解了如何准备和处理用于训练 LLM 的文本数据。
3⃣️第三部分注意力机制编程： 深入探讨了注意力机制的原理及其在 LLM 中的应用，并通过代码实现了这些机制。
4⃣️第四部分从零实现 GPT 模型： 通过一步步的指导，读者将学会如何从头开始构建一个 GPT 模型，并用于生成文本。
5⃣️第五部分无标签数据的预训练： 讨论了如何在没有标签的数据上进行预训练，使模型能够捕捉语言的复杂性和上下文关系。
6⃣️第六部分模型微调： 解释了如何在特定任务或领域的数据上微调预训练的模型，以提升其在特定应用中的表现。
这本书不仅适合有Python基础的开发者和研究者，也适合初学者通过逐步学习掌握构建大型语言模型的核心技术和希望深入了解并动手实现大型语言模型的人士。
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