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原理精讲

词元化
Tokenization 基础BPE 算法详解GPT 系列 TokenizerBPE 训练工程化
模型架构
Transformer LM
从 token ids 到 logitsEmbedding 与 LM Head
Attention 机制
Self-Attention 到 GQAAttention Sink
位置编码
位置编码基础RoPE 数学推导RoPE 代码实现长度外推
GPU 编程基础
GPU 架构基础张量布局Triton 入门:向量加法
FlashAttention
Flash Attention 原理详解从朴素实现到 Auto-TuningBlock Pointer 与多维支持Causal Masking 优化Grouped Query Attention反向传播实现
分布式训练
数据并行ZeRO 优化器全分片数据并行张量并行流水线并行多维混合并行
推理优化
KV CacheContinuous BatchingPagedAttention

动手训练

概述
预训练
预训练数据Tokenizer 训练模型架构数据流水线训练循环监控与验证
X (Twitter)
基础知识模型架构

旋转位置编码

会员专享

从位置编码基础到 RoPE 的数学推导、代码实现与长度外推

概述

Transformer 本身不包含位置信息,打乱输入顺序,输出不会改变。位置编码(Position Encoding)就是为了解决这个问题。

本系列从最基础的绝对位置编码出发,深入讲解目前主流 LLM 普遍采用的 旋转位置编码(RoPE),包括数学推导、代码实现,以及如何让模型处理超出训练长度的序列。

本系列假设你已掌握 Attention 机制的基础知识。如果对 Self-Attention 和 Multi-Head Attention 不熟悉,建议先阅读 Attention 机制详解。

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Attention Sink

第一个 token 为什么吸走绝大部分注意力,这一现象的机制、代价,以及为何消除它要留到 Gated Attention

位置编码基础

为什么 Transformer 需要位置信息,以及绝对位置编码的方案与局限

目录

概述
章节内容
参考资料