Posts 2026年8月8日 · #LLM · #大模型训练 · #Transformer

大模型是怎么炼成的？LLM 训练全流程数学拆解（公式 + 演算 + 避坑）

用中学生能看懂的数学语言，拆解 LLM 从数据预处理、Tokenization、Transformer 前向传播、Attention 计算、Cross Entropy 损失、反向传播到 AdamW 优化、RLHF 的完整训练流程，附 Mermaid 图解、计算例子和避坑指南。

Posts 2025年11月7日 · #LLM · #大模型 · #Transformer

生成式AI原理与实战（Part 1）学习笔记：给初级开发者的 LLM 入门图解

把《生成式AI原理与实战 —— Part 1》中 58 个核心问题，整理成一篇适合初级开发者阅读的 LLM 入门长文。用流程图和 Mermaid 图例讲解 Transformer、Token、Embedding、Attention、KV Cache、预训练/微调、文本分类与主题建模。

Posts 2025年11月6日 · #Transformer · #Attention · #LLM

结合《The Illustrated Transformer》与无恒实验室的 LLM 入门图解，从零讲解 Transformer：用大量 Mermaid 流程图和真实架构图，帮助 AI 应用开发者理解 Token、Embedding、Attention、训练过程与工程价值。