这篇文章面向对神经网络LLM大模型构建感兴趣的人，写这篇文章一方面是作为自己想从头开始了解LLM构建原理，从中有所收获。作为一个应用层面的设计师（我自己），实际上并不需要懂那么多的底层原理，但正如作者介绍的那样，如果你是个赛车手，你完全不需要去建造一辆方程式赛事，因为它太昂贵，付出的时间巨大。
或许我们可以做一辆更加简单，快速上路，不断调试的卡丁车，在这个过程中不断调教，享受这个过程。比如赛车手迈克尔·舒马赫和埃尔顿·塞纳，从而掌握车子性能的敏锐度。或许也比其他设计师更有优势。
作者 Sebastian Raschka 塞巴斯蒂安·拉斯卡 是一名法学硕士 (LLM) 研究工程师，也是《从零开始构建大型语言模型》的作者。作者对推理模型和LLM领域有深入的研究和丰富的经验。他通过自己的努力和研究，为读者提供了有价值的内容，帮助读者更好地理解和掌握LLM技术。
作者将这本书提炼浓缩出7个视频，详细介绍了从头开始构建LLM的各个步骤，包括代码环境的搭建、文本数据的处理、注意力机制的编码、模型架构的实现、预训练、微调等。通过实际的代码示例和详细的讲解，可以深入理解LLM的工作原理，并掌握构建自己的大语言模型的方法。
1.设置代码环境（0:21:01）：介绍了如何使用uv设置Python环境。特别提到了使用“uv pip”，并在文档中进行了解释。同时，也提到了原生“uv add”语法。需要注意的是，安装过程可能会在某些版本的Windows上出现问题，如果遇到问题，可以跳过TensorFlow的安装，并使用作者在Hugging Face模型中心共享的转换后的GPT – 2模型权重。
2.处理文本数据（1:28:01）：该视频介绍了LLM训练中文本数据的准备步骤，包括分词、字节对编码、数据加载器等。
3.编码注意力机制（2:15:40）：详细解释了如何从头开始编码注意力机制，包括自注意力、因果注意力和多头注意力。可以将其类比为构建汽车的发动机。
4.设置代码环境（0:21:01）：再次介绍了如何从头开始编码LLM架构。
5.在无标记数据上进行预训练（2:36:44）：解释了如何从头开始预训练LLM。
6.用于分类的微调（2:15:29）：以垃圾邮件分类为例，介绍了如何将LLM微调为分类器，为下一个视频中的指令微调做铺垫。
7.指令微调（1:46:04）：最后介绍了如何对LLM进行指令微调。
作者也提到在学习这个视频中最好搭配书本一起学习，有开发者将其翻译成中文，并通过GitHub进行开源共享，链接为：https://github.com/skindhu/Build-A-Large-Language-Model-CN。该项目提供了原版的英文电子书和翻译后的中文版，按照章节组织，与原版英文书籍一一对应。同时，项目还对原版英文书籍中的图片进行了翻译。
在翻译过程中，采用了分阶段的翻译方案，先使用AI翻译助手进行粗翻译，再由另一个AI Agent进行审查与修正，最后进行人工精细翻译，确保翻译的准确性和流畅度。此外，译者还加入了自己在遇到不理解或不了解的部分时的思考和解读，帮助读者更深入地理解大模型的各个方面。
对于希望深入了解GPT等大模型架构、训练过程及应用开发的开发者来说，《从头开始创建LLM大模型》这本书及其中文翻译版本是不可多得的学习资料。
