Build-a-Large-Language-Model-from-Scratch

手写GPT,彻底搞懂大模型原理

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 88 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 377
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,需自行部署学习。

项目预览

Build-a-Large-Language-Model-from-Scratch 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队JohnMachado11
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,需自行部署学习。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,gpt,large-language-models,llm,neural-networks,python,pytorch
GitHub 星标★ 377
上线时间2024-10-01 00:00:00
代码更新2024-12-20
仓库体积35.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个从零开始构建类GPT大语言模型的教育项目,使用PyTorch实现。它旨在帮助开发者深入理解LLM的内部工作原理,通过逐步实现Transformer架构、注意力机制、训练循环等核心组件,解决‘知其然不知其所以然’的学习痛点。项目提供了清晰的代码结构和注释,覆盖从数据预处理、模型定义到训练推理的完整流程,适合希望掌握LLM底层实现细节的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 377

核心亮点

  • 代码结构清晰,逐步实现Transformer各组件,适合教学
  • 基于PyTorch,依赖少,易于复现和修改
  • 覆盖数据加载、训练、推理全流程,实践性强

不足之处

  • 项目处于早期,文档和示例可能不完善
  • 模型规模较小,不适用于生产环境

适用场景

  • 学习LLM内部机制,作为教学案例
  • 快速原型验证新想法
  • 作为自定义模型开发的起点

替代项目

nanoGPT、minGPT、LLM101n

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