如何实际构建大语言模型？

我们刚刚在freeCodeCamp.org YouTube频道发布了一门课程，将教会你如何使用纯PyTorch从零开始构建大语言模型。

这并非浅尝辄止的普通课程，而是由拥有十余年研究和企业经验的AI专家深入剖析LLM内部工作原理的深度教程。你将从基础理论出发，逐步构建可运行的模型，甚至学习如何使用RLHF等现代技术进行模型对齐。本课程由Vivek Kalyanarangan创建。

这门长达六小时的综合课程旨在带你完成完整的全栈学习之旅。你将从Transformer架构的基础知识开始，逐步深入至更先进、可用于生产环境的概念。

以下是课程涵盖的核心主题：

核心Transformer架构

理解LLM的基本构建模块

通过简单模型动手实践，直观了解工作原理

实现RMSNorm、RoPE和KV缓存等提升模型效率的高级特性

学习使用混合精度和丰富日志记录等技术训练更大模型

探索如何利用这些强大层构建性能更优的模型

学习如何定制模型行为

通过此部分学习模型对齐技术，塑造模型行为使其更安全实用

每个步骤都配有清晰讲解，完整代码库已在GitHub开源供学习者跟随实践。课程目标是通过"为什么"和"怎么做"的双重讲解，让你真正内化LLM概念并构建自己的应用。

完整课程可在我们的YouTube频道观看（时长6小时）。