从零手写大模型实战

专栏简介

作为一名AI算法工程师，我深深感受到大模型技术正在重塑整个行业格局。在日常工作和技术交流中，我发现很多开发者对大模型充满好奇和热情，却苦于没有一个清晰的学习路径。这促使我萌生了创建这个专栏的想法。

在与众多学习者交流的过程中，我观察到两个突出的问题：首先，大模型的概念和原理过于抽象，很多人在理论学习时就已经望而却步；其次，现有的教程要么过于浅显，要么过于深奥，缺乏一个循序渐进的实践指南。特别是在实现细节上，很多教程都语焉不详，让学习者无所适从。

因此，我希望通过这个专栏，为大家提供一个从零开始、手把手实现大模型的完整指南。我们将从最基础的前处理开始，一步步深入到多头注意力机制、GQA实现等核心技术。每一节课程都会结合实际代码和详细解释，确保学习者既能理解原理，又能掌握实现技巧。

这个专栏的目标很简单：帮助每一位想要入门大模型的开发者跨过技术门槛，建立起完整的知识体系。通过7次课程的学习，你不仅能掌握大模型的运行原理，更能动手实现一个属于自己的模型。我相信，实践是最好的学习方式，也期待看到更多人能在AI领域有所建树。

我能得到什么

1. 手把手实现大模型核心模块：从零编码注意力机制、GQA等关键组件，掌握底层逻辑。
2. 7课浓缩大模型核心原理：摒弃冗余理论，直击预处理、推理、调优等实战要点。
3. 算法开发经验无保留输出：作者多年AI调优心得，助你避开大模型实现中的典型陷阱。
4. 适合进阶实践的稀缺内容：聚焦“能跑通、可优化”的代码级教学，提升工程能力。
5. 从理论到推理全链路覆盖：贯通数据处理、训练推理全流程，打造完整知识体系。

专栏价格

专栏已下架

定价策略

• 针对零基础学员设计的课程，强调实战和理论结合。
• 课程数量为7次，逐步引导学员深入理解大模型。
• 专栏强调快速入门AI技术，适合希望提升的学习者。

《从零手写大模型实战》专栏常见问题

1. 这个专栏适合哪些人？
   这个专栏适合想要入门AI大模型技术，并希望从零开始实现一个大模型的同学。尤其适合有一定编程基础，但对大模型原理和实践缺乏系统了解的开发者或技术爱好者。

2. 参与者将学到什么？
   参与者将学习大模型的核心实现技术，包括前处理/后处理、多头注意力机制、GQA（Grouped Query Attention）的实现、前馈神经网络等，并深入理解大模型运行的背景和算法原理。

3. 学习这个专栏能带来什么实际收益？
   通过学习，你可以掌握大模型的底层实现逻辑，提升AI算法开发能力，为职业发展（如AI工程师、算法研究员等）或技术创业打下坚实基础，甚至可能通过开发定制化模型创造副业收入。

4. 专栏是否有实践环节？
   是的，专栏以实战为核心，从零开始手写一个大模型，涵盖数据处理、模型架构实现等完整流程，确保学员能够将理论知识转化为实际项目经验。

5. 需要什么基础才能学习？
   建议具备基本的Python编程能力和机器学习基础概念（如神经网络）。专栏会从零开始讲解，但基础越好，学习效果越佳。

6. 完成课程后能达到什么水平？
   你将能够独立实现简化版大模型，理解主流大模型（如GPT、LLaMA）的核心技术，并具备进一步优化或开发行业应用模型的能力。

7. 专栏如何帮助职业发展？
   掌握大模型开发能力是AI领域的高薪技能，可显著提升求职竞争力（如AI算法岗），或为技术副业（如模型定制、咨询）提供可能，长期看可能成为财务自由的跳板。

8. 是否有学习福利或优惠？
   扫描专栏二维码查看置顶文章，可能包含限时折扣或额外资料（如代码模板、社群答疑等）。建议及时关注公众号《董董灿是个攻城狮》获取最新福利。

专栏目录

• Part7、构建一个完整的大模型，开始对话 2024/8/28
• Part6、大模型的后处理流程 2024/8/24
• Part 5：实现完整的前馈神经网络层，一鼓作气拿下整个模型（Model） 2024/8/21
• Part 4：实现完整的注意力:嵌入 RoPE 和 KVCache 2024/8/16
• Part3: 实现旋转位置编码 2024/8/13
• 开发环境配置 2024/8/12
• Part2: 深入理解 Qwen2 的模型细节，开始实现注意力运算 2024/8/12
• Part1: 熟悉并实战完成文本到词嵌入的整体流程 2024/8/8
• 《从零手写大模型》必读 | 大纲 2024/8/8
• Part0、手写大模型前必读 2024/7/23

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