Train LLM From Scratch开源项目 – 从零训练语言模型

这是一个基于《Attention is All You Need》论文的教学项目，使用 PyTorch 从头实现 Transformer 模型。项目详细介绍了从数据获取、预处理到模型训练和文本生成的全过程，支持在单个 GPU 上训练百万甚至十亿参数的模型。

Train LLM From Scratch的特点:

1. 基于《Attention is All You Need》论文实现 Transformer 模型
2. 使用 PyTorch 从头实现语言模型
3. 涵盖数据获取、预处理、模型训练和文本生成的全过程
4. 支持在单个 GPU 上训练百万甚至十亿参数的模型
5. 开源代码和详细步骤说明

Train LLM From Scratch的功能:

1. 教学和自学如何从零开始训练语言模型
2. 实现基于 Transformer 架构的语言模型
3. 在单个 GPU 上训练大规模语言模型
4. 研究和实验语言模型的生成能力
5. 开发者个人训练具有语言生成能力的 LLM

相关导航

yoursql开源项目 – Rust实现的SQL查询引擎

一个教学项目，用来探索如何用 Rust 语言实现 SQL 查询引擎，可以使用mysql客户端连接。

Skywork-MoE开源项目 – 高性能专家混合模型

Skywork-MoE是一个高性能的专家混合（MoE）模型，拥有1460亿参数、16个专家和220亿激活参数。该模型采用高效的专家混合架构，通过深度探讨训练技术优化模型表现，适用于多种自然语言处理任务。

Megatron-LM开源项目 – 高效训练大规模语言模型的开源框架

Megatron-LM是由NVIDIA开发的开源工具，专注于高效训练大规模语言模型。它利用优化的并行策略和计算设计，使开发者能够在多GPU环境中快速构建超大规模参数模型。该平台强调性能和可扩展性，代码清晰且社区反馈活跃，特别适合处理大规模语言模型的研究人员和企业，推动自然语言处理技术的边界。

Build a Large Language Model (From Scratch)官网 – 从零构建大型语言模型的完整指南

该项目是Sebastian Raschka撰写的书籍及配套GitHub代码库，系统性地指导用户从零开始创建、训练和微调大型语言模型（LLM）。涵盖数据准备、模型架构设计、预训练、微调及人类反馈强化学习（RLHF）等全流程，特别强调教育属性，适合在单GPU环境下实践小型LLM开发。书中包含大量PyTorch代码示例、图表和分步解释，但需注意其实际支持的模型规模（约1亿参数）与用户描述的200亿参数存在显著差异。