歡迎來到我的專欄LLM-from-scratch，這是一個致力于從零開始學習和掌握大語言模型的知識寶庫。無論你是剛入門的新手，還是想要深入了解的高級用戶，這里都有適合你的內容。以下是專欄的精彩章節：
LLM-from-scratch-1.圖解tokenization
我們將深入剖析如何將文本分割成更小的單元，這些單元是大語言模型處理語言的基礎。通過豐富的圖示，輕松理解Tokenization的概念和實現。
LLM-from-scratch-2.圖解Word2vec
探索Word2vec的核心原理以及如何將單詞轉化為向量表示。我們將通過圖示詳細解釋這個經典的詞向量模型的運作機制。
LLM-from-scratch-3.圖解Transformer（一）
了解Transformer模型的基礎結構，包括編碼器和解碼器。圖解幫助你輕松掌握這個革命性模型的基本組成部分。
LLM-from-scratch-4.圖解Transformer（二）
進一步深入探討Transformer的內部機制，如多頭注意力和位置編碼。通過圖解，使復雜概念變得簡單易懂。
LLM-from-scratch-5.圖解注意力機制
全面解析注意力機制的工作原理以及它在提升模型性能方面的關鍵作用。圖示將幫助你直觀地理解注意力機制的實現和應用。
LLM-from-scratch-6.從零實現Transformer翻譯模型
手把手教你從零開始實現一個基于Transformer的翻譯模型，涵蓋代碼實現和原理解析。
LLM-from-scratch-7.圖解GPT2
解析GPT2模型的架構和工作原理，幫助你理解這個強大的生成模型是如何產生流暢自然的文本。
LLM-from-scratch-8.從零實現GPT2預訓練
帶你一步步實現GPT2的預訓練過程，從數據準備到模型訓練，全面詳解每個步驟的細節。
LLM-from-scratch-9.從零實現GPT2指令微調
學習如何對GPT2進行指令微調，使其能夠根據特定任務生成更精確的文本。我們將提供詳細的代碼示例和原理解釋。
LLM-from-scratch-10.從零實現GPT2 RLHF
探討如何使用強化學習進行人類反饋（RLHF）訓練GPT2模型，以提升其生成質量和人類互動體驗。
LLM-from-scratch-11.圖解Bert
全面解析Bert模型的結構和原理，了解它如何通過雙向編碼器表示模型（BERT）革命性地改進自然語言理解任務。
LLM-from-scratch-12.從零實現Bert預訓練
從頭開始實現Bert模型的預訓練過程，掌握如何準備數據和訓練模型，提升你的實戰技能。
LLM-from-scratch-13.從零實現Bert微調
學習如何對Bert模型進行微調，使其適應各種具體任務，如分類和問答。我們將提供詳盡的步驟和示例代碼。
LLM-from-scratch-14.大模型運行原理總結
總結大模型的運行原理，從基本概念到復雜機制，讓你對大模型有一個全面的理解。
LLM-from-scratch-15.大模型微調匯總
匯總各種大模型的微調方法和技巧，幫助你在不同任務中靈活應用這些強大的工具。
LLM-from-scratch-16.大模型應用之文本分類
深入探討如何利用大模型進行文本分類，提供實戰案例和具體操作指南。
LLM-from-scratch-17.大模型應用之情感分析
學習使用大模型進行情感分析，從數據處理到模型應用，掌握這一重要任務的核心技術。
LLM-from-scratch-18.大模型應用之聊天機器人
了解如何構建一個基于大模型的聊天機器人，涵蓋從架構設計到實際實現的各個環節。
LLM-from-scratch-19.大模型應用之LangChain重新教你做聊天機器人
通過LangChain框架重新設計和實現聊天機器人，提升其智能和互動性。
LLM-from-scratch-20.大模型應用之檢索增強生成RAG
探討如何通過檢索增強生成（RAG）技術提升大模型的文本生成質量，提供詳細的實現步驟。
LLM-from-scratch-21.大模型應用之微調實踐
分享實際項目中的微調經驗和最佳實踐，幫助你在真實場景中高效應用大模型。
LLM-from-scratch-22.大模型應用之給聊天機器人加個耳朵和嘴巴
學習如何為聊天機器人添加語音輸入和輸出功能，增強其交互體驗。
LLM-from-scratch-23.大模型應用之Agent
探討大模型在智能代理（Agent）中的應用，了解其在自動化任務中的潛力。
LLM-from-scratch-24.開源大模型匯總
匯總各種開源大模型，提供資源和參考，助你快速上手和應用。
在LLM-from-scratch專欄中，我們將通過詳盡的解釋、豐富的圖示和實際案例，幫助你深入理解和掌握大語言模型的核心技術和應用。讓我們一起開啟這段充滿知識和探索的旅程吧！
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