Tag: 从零训练
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从零训练大模型（序）：课程总览
一门完全零基础的中文系列教程：以 train-llm-from-scratch 仓库为“活教材”，用纯 PyTorch 手写复刻现代大模型的完整训练链路——从张量、Transformer、注意力，一路到预训练、SFT、奖励模型、DPO、PPO、GRPO。本文是 19 章的学习地图与阅读约定。
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从零训练大模型（一）：环境搭建与第一次运行
从零装好 Python 环境、把 train-llm-from-scratch 项目跑起来，认识它的目录结构与 smoke 小配置，完成你的第一次运行。
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从零训练大模型（二）：数学与机器学习最小基础
用最小够用的数学打好地基：向量、矩阵、张量，导数与梯度，概率与对数，并从直觉上讲清“训练”到底在做什么。
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从零训练大模型（三）：PyTorch 极简入门
PyTorch 极简入门：张量运算、自动求导、nn.Module，最后亲手写一个最小可跑的训练循环，把前两章的概念落到代码。
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从零训练大模型（四）：文本如何变成数字——分词与数据形状
文本如何变成数字：分词（tokenization）、token id、上下文窗口，以及送进模型的 (B, T) batch 形状与错位标签。
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从零训练大模型（五）：解码器 Transformer 骨架
拆开 decoder-only Transformer 的完整数据流：嵌入与位置编码、pre-norm 残差 Block、LayerNorm、MLP、logits，并学会用 12NC²+2VC 估算参数量。
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从零训练大模型（六）：注意力机制完整推导
打开注意力这个黑箱：从缩放点积注意力、因果掩码，一路推到多头注意力，讲清它为什么是让 token 互相“通信”的引擎，以及复杂度从何而来。
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从零训练大模型（七）：训练目标——交叉熵与困惑度
训练目标的完整推导：从最大似然到负对数似然再到交叉熵，讲清困惑度（perplexity）的含义，以及标签错位与掩码在实现中的细节。
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从零训练大模型（八）：优化与训练系统
训练系统全景：从梯度下降到 Adam、AdamW，学习率调度、梯度累积、混合精度与分布式数据并行（DDP），把“怎么把模型训得动、训得稳”讲透。
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从零训练大模型（九）：生成与采样
自回归生成的完整机制，以及贪心、温度、top-k、top-p 等采样策略的原理与取舍——同一个模型，如何生成出风格迥异的文本。
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从零训练大模型（十）：数据流水线——从 The Pile 到 HDF5
预训练的数据流水线：从 The Pile 下载、预处理，到把扁平 token 存成 HDF5，再到训练时的数据加载窗口——喂给模型的数据是怎么造出来的。
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从零训练大模型（十一）：预训练你的基座模型
动手跑通 pretrain_base.py：亲手预训练一个基座（Base）模型，并学会读懂 loss 与困惑度曲线，判断训练是否健康。
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从零训练大模型（十二）：SFT 指令微调与掩码损失
SFT 指令微调：对话模板、只对“回答”部分计算损失的掩码推导，以及序列打包，让基座模型学会遵循指令。
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从零训练大模型（十三）：奖励模型与 Bradley-Terry 推导
奖励模型的完整推导：成对偏好数据、标量奖励头，以及 Bradley-Terry 损失——如何把“人类更喜欢哪个回答”变成一个可训练的打分器。
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从零训练大模型（十四）：DPO 直接偏好优化
DPO 直接偏好优化的完整目标函数推导：隐式奖励是什么，为什么它能绕开显式强化学习，直接用偏好数据对齐模型。
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从零训练大模型（十五）：PPO 完整推导
PPO 完整推导：策略梯度、actor-critic、GAE、裁剪目标与 KL 惩罚，一步步搭出 RLHF 里最经典的强化学习对齐算法。
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从零训练大模型（十六）：GRPO / RLVR 组相对优势
GRPO / RLVR 的组相对优势推导：可验证奖励、组内相对优势、去掉 critic，以及课程学习——面向数学推理的高效对齐方法。
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从零训练大模型（十七）：评估（GSM8K）与推理对话
动手评估与推理：用 GSM8K 衡量预训练、SFT、DPO/PPO 各阶段的效果，并和你自己训练出的 checkpoint 真实对话。
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从零训练大模型（十八）：跑通全链路与进阶路线
收尾篇：一键把预训练到 RLHF 的整条链路跑起来，梳理常见报错与排查思路，并给出继续深入的进阶学习路线。