欢迎来到我的专栏LLM-from-scratch，这是一个致力于从零开始学习和掌握大语言模型的知识宝库。无论你是刚入门的新手，还是想要深入了解的高级用户，这里都有适合你的内容。以下是专栏的精彩章节：
LLM-from-scratch-1.图解tokenization
我们将深入剖析如何将文本分割成更小的单元，这些单元是大语言模型处理语言的基础。通过丰富的图示，轻松理解Tokenization的概念和实现。
LLM-from-scratch-2.图解Word2vec
探索Word2vec的核心原理以及如何将单词转化为向量表示。我们将通过图示详细解释这个经典的词向量模型的运作机制。
LLM-from-scratch-3.图解Transformer（一）
了解Transformer模型的基础结构，包括编码器和解码器。图解帮助你轻松掌握这个革命性模型的基本组成部分。
LLM-from-scratch-4.图解Transformer（二）
进一步深入探讨Transformer的内部机制，如多头注意力和位置编码。通过图解，使复杂概念变得简单易懂。
LLM-from-scratch-5.图解注意力机制
全面解析注意力机制的工作原理以及它在提升模型性能方面的关键作用。图示将帮助你直观地理解注意力机制的实现和应用。
LLM-from-scratch-6.从零实现Transformer翻译模型
手把手教你从零开始实现一个基于Transformer的翻译模型，涵盖代码实现和原理解析。
LLM-from-scratch-7.图解GPT2
解析GPT2模型的架构和工作原理，帮助你理解这个强大的生成模型是如何产生流畅自然的文本。
LLM-from-scratch-8.从零实现GPT2预训练
带你一步步实现GPT2的预训练过程，从数据准备到模型训练，全面详解每个步骤的细节。
LLM-from-scratch-9.从零实现GPT2指令微调
学习如何对GPT2进行指令微调，使其能够根据特定任务生成更精确的文本。我们将提供详细的代码示例和原理解释。
LLM-from-scratch-10.从零实现GPT2 RLHF
探讨如何使用强化学习进行人类反馈（RLHF）训练GPT2模型，以提升其生成质量和人类互动体验。
LLM-from-scratch-11.图解Bert
全面解析Bert模型的结构和原理，了解它如何通过双向编码器表示模型（BERT）革命性地改进自然语言理解任务。
LLM-from-scratch-12.从零实现Bert预训练
从头开始实现Bert模型的预训练过程，掌握如何准备数据和训练模型，提升你的实战技能。
LLM-from-scratch-13.从零实现Bert微调
学习如何对Bert模型进行微调，使其适应各种具体任务，如分类和问答。我们将提供详尽的步骤和示例代码。
LLM-from-scratch-14.大模型运行原理总结
总结大模型的运行原理，从基本概念到复杂机制，让你对大模型有一个全面的理解。
LLM-from-scratch-15.大模型微调汇总
汇总各种大模型的微调方法和技巧，帮助你在不同任务中灵活应用这些强大的工具。
LLM-from-scratch-16.大模型应用之文本分类
深入探讨如何利用大模型进行文本分类，提供实战案例和具体操作指南。
LLM-from-scratch-17.大模型应用之情感分析
学习使用大模型进行情感分析，从数据处理到模型应用，掌握这一重要任务的核心技术。
LLM-from-scratch-18.大模型应用之聊天机器人
了解如何构建一个基于大模型的聊天机器人，涵盖从架构设计到实际实现的各个环节。
LLM-from-scratch-19.大模型应用之LangChain重新教你做聊天机器人
通过LangChain框架重新设计和实现聊天机器人，提升其智能和互动性。
LLM-from-scratch-20.大模型应用之检索增强生成RAG
探讨如何通过检索增强生成（RAG）技术提升大模型的文本生成质量，提供详细的实现步骤。
LLM-from-scratch-21.大模型应用之微调实践
分享实际项目中的微调经验和最佳实践，帮助你在真实场景中高效应用大模型。
LLM-from-scratch-22.大模型应用之给聊天机器人加个耳朵和嘴巴
学习如何为聊天机器人添加语音输入和输出功能，增强其交互体验。
LLM-from-scratch-23.大模型应用之Agent
探讨大模型在智能代理（Agent）中的应用，了解其在自动化任务中的潜力。
LLM-from-scratch-24.开源大模型汇总
汇总各种开源大模型，提供资源和参考，助你快速上手和应用。
在LLM-from-scratch专栏中，我们将通过详尽的解释、丰富的图示和实际案例，帮助你深入理解和掌握大语言模型的核心技术和应用。让我们一起开启这段充满知识和探索的旅程吧！
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