从零手写 GPT-2 的中文入门教程,配矩阵可视化
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Fork17
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语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
这是一套面向中文读者的大模型入门教程,核心是用 PyTorch 从零手写一个 GPT-2:不调用任何现成 Transformer 模块,模型代码不到 200 行,加载 OpenAI 官方权重后能真正跑通推理和文本生成,并与 HuggingFace 实现逐项对齐验证。教程用「猫吃鱼」这个三词例子,把从分词、Embedding、自注意力到文本生成的完整链路拆成 15 篇文章,每篇配可运行脚本,还提供矩阵逐格计算的在线可视化,帮读者看清 Attention 公式里 Q、K、V 到底在算什么。它适合两类人:一是想搞懂大模型底层原理、但被论文和公式劝退过的算法工程师或学生,可以对照代码和动图把 Transformer 每个模块吃透;二是需要给团队做 LLM 基础培训的技术负责人,能直接拿它当教材。如果你只关心调用 API 或部署模型,这项目和你关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-28 |
| 最后推送 | 8 天前 |
| 热度分 | 12.0 |