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如果你想从0手写代码，构建大语言模型，本项目很适合你。本项目 "LLMs From Scratch" 是由 Datawhale 提供的一个从头开始构建类似 ChatGPT 大型语言模型（LLM）的实践教程。我们旨在通过详细的指导、代码示例和深度学习资源，帮助开发者和研究者掌握创建大语言模型和大语言模型架构的核心技术。本项目包括了从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6的教程，从0构建大模型，一起深入理解大模型原理。
全面的学习路径: 提供从基础理论到实际编码的系统化学习路径。
实践导向: 强调通过实际操作掌握 LLM 的开发和训练。
重点关注LLM架构: 在微调、部署相关教程较为丰富的背景下，我们着重关注大模型的架构实现。
【仅需Python基础，从0构建大语言模型】完整项目代码获取地址:
关注微信公众号 datayx 然后回复 动手LLM 即可获取。
在基础知识部分，我们基于"rasbt/LLMs-from-scratch"提供了一个如何从头开始实现类似ChatGPT的大语言模型（LLM）的详细教程，特别感谢@rasbt。
如果你想快速入门，请参考Codes路径下的notebook，简洁的代码可以帮助你快速入门。
如果你想详细学习，请参考Translated_Book路径下的notebook，提供了更为详细的相关知识。
👨💻 代码实现: 该项目包含了创建GPT-like大语言模型的全部代码，涵盖了编码、预训练和微调过程。
📖 逐步学习: 教程通过清晰的文本、图表和示例，分步骤教授如何创建自己的LLM。
💡 教育目的: 该方法主要用于教育，帮助学习者训练和开发小型但功能性的模型，这与创建像ChatGPT这样的大型基础模型的方法相似。
🔧 简洁易懂的代码 : 利用简洁且可运行的notebook代码，即使只有PyTorch基础，也能完成大模型的构建。
🤔 深入理解模型原理: 通过本教程，读者可以深入理解大型语言模型的工作原理。
📖 详细章节安排如下：
支持多种大型模型: 项目涵盖了 ChatGLM、Llama、RWKV 等多个大型模型的架构讨论与实现，详见 ./Model_Architecture_Discussions 目录。
./Model_Architecture_Discussions
架构详细解析: 包括每个模型的配置文件、训练脚本和核心代码，帮助学习者深入理解不同模型的内部机制。
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