教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。

教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。 在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。 作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)！ 书籍主要分为 8 大章节，如下： 第 1 章：了解大语言模型（LLM）解析 第 2 章：介绍文本数据处理技巧 第 3 章：通过编程实现注意力机制（Attention Mechanisms） 第 4 章：从零开始实现类似 GPT 模型 第 5 章：对未标注数据进行预训练 第 6 章：针对文本分类的模型微调 第 7 章：结合人类反馈进行模型微调 第 8 章：在实践中使用大语言模型 书籍前两章内容已出，剩下的会逐步放出。 |

：开源的视觉-语言(VL)模型，旨在实现真实世界的视觉语言理解。

：开源的视觉-语言(VL)模型，旨在实现真实世界的视觉语言理解。 它具有广泛的多模态理解能力，能够处理逻辑图表、网页、公式识别、科学文献、自然图像和复杂场景中的具体智能等。 DeepSeek-VL提供了多个模型版本，包括不同规模和功能的模型，以满足不同的研究和商业应用需求。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。 - 微调需要收集任务特定的数据集，一般大小在几十MB到几GB。 - 数据预处理非常重要，需要将数据清理成合适的格式，如JSONL。 - 主要的训练超参数包括batch size、epoch数、学习率、梯度累积步数等。 - LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法，QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。 - 学习曲线可以诊断模型的训练情况，判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。 - 模型量化可以降低模型大小，使大模型也能在低显存环境下使用。 - 模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。 - 模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。 - 合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。