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。

Build a Large Language Model (From Scratch)的特点:

1. 全流程覆盖：从数据清洗到文本生成的端到端实现
2. 教育友好：提供可单GPU运行的轻量级LLM示例（约1亿参数）
3. 模块化代码：PyTorch实现的Transformer架构易于修改扩展
4. 实战导向：包含文本分类微调、RLHF等进阶内容
5. 配套资源：书籍与GitHub仓库形成完整学习体系

Build a Large Language Model (From Scratch)的功能:

1. 机器学习教育：作为LLM原理教学的实践教材
2. 研究实验：快速验证自定义模型架构的可行性
3. 技术预研：理解工业级LLM训练流程的基础环节
4. 个人项目：构建针对特定领域的小型语言模型
5. 算法优化：作为基准代码进行训练效率改进实验

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