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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
Attention 机制详解
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

动手训练

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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

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Attention 机制详解

深入理解 Transformer 中的 Attention 机制,包括 MHA、Causal Attention、GQA 和 MQA。

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

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章节内容
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