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深入理解​大语言模型

我们正在从零训一个 LLM,把每一步的原理、取舍和踩过的坑,写成这门课。

智能

上下文

  1. 智能100168
  2. ?

下一个 token 的概率

  • 的0.41
  • 是0.18
  • 在于0.12
  • ,0.08
  • 与0.05

课程大纲

原理精讲

六个部分,从基础讲到 Agent

代码在 cookllm-recipes 仓库,边看边能跑

开始学习 →
  1. 01基础Tokenization、Transformer、优化
  2. 02系统与部署GPU Kernels、并行、推理和部署
  3. 03规模与数据Scaling Laws、清洗、去重、混合
  4. 04评估Benchmark、解析、可靠性
  5. 05后训练SFT、RLHF、GRPO、DPO
  6. 06多模态与 Agent视觉、图文对齐、工具调用
动手训练

六个阶段,从数据做到 Agent

代码在 cookllm-bento 仓库,训练过程全部公开

查看实验 →
  1. 01数据准备下载、清洗、打包
  2. 02分词器训练RustBPE、tiktoken
  3. 03模型搭建BentoLM、RoPE、Muon
  4. 04预训练Muon、WSD、规模化
  5. 05中期训练长上下文、RoPE 缩放
  6. 06后训练与 AgentSFT、RL、工具调用

更多内容即将推出,敬请期待

定价

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课程终身会员

课程仍在构建中,现在是早期价格

$199$69

一次付费,永久有效

  • 现有和以后新增的全部章节
  • 课程配套的全部仓库代码
  • 章节里能动手调的交互图
  • 原理精讲:从分词讲到 Agent
  • 动手训练:六个阶段,从数据到 Agent
  • BentoLM 的全部实验记录
  • 未来上线的视频课
部分章节免费阅读 →

你会关心的事

和我们一起,从零做一个 LLM