我写了一本从零实现深度学习与大语言模型的入门教程

科技前沿 • 2026-03-21 22:17 • 阅读 0

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我写了一本从零实现深度学习与大语言模型的入门教程：

从人工神经元到聊天机器人

一本 从零实现深度学习与大语言模型 的入门教程

从最基础的 人工神经元 开始，逐步构建完整的深度学习训练框架，并最终实现一个可以进行文本生成和对话的 GPT 聊天模型。

全部使用 NumPy 从零实现，不依赖于任何深度学习框架，帮助读者真正理解现代深度学习模型的内部原理。

所有模型与算法均使用 NumPy 实现：

不依赖深度学习框架，所有核心算法完全透明。

读者可以看到每一步计算的具体实现。

本书不仅介绍模型，还会一步步构建一个深度学习框架，包括：

张量（Tensor），自动微分（Autodiff），优化器（Optimizer），数据集（Dataset），模型结构（Model）...

读者将从零实现一个简化版的 深度学习框架。

从最基础模型一直到现代 大语言模型（LLM）：

人工神经元 → 多层感知机 (MLP) → 卷积神经网络 (CNN) → 循环神经网络 (RNN / LSTM) → Transformer → GPT

最终实现一个可以 生成文本的 GPT 模型。

本书的每一章均采用 Jupyter Notebook () 编写：

每个章节都可以 独立运行，代码与解释 紧密结合，方便读者实验与修改。

读者可以一步步运行代码，观察模型训练过程。

现代深度学习框架极大降低了使用门槛，但也隐藏了很多关键细节。这本书想做的事情只有一件：

理解每一行代码背后的数学与算法

GitHub 代码仓库：github.com/n2gpt/from-…

电子书地址（免费）：从人工神经元到聊天机器人

欢迎 Star，也欢迎在评论区告诉我哪里讲得还不够清楚。

第一部分：神经网络模型

第二部分：大语言模型