大型语言模型开发指南

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。