Datawhale《Base-LLM》：从 NLP 到大模型的全栈教程

关键知识

前置知识

Python、基础 PyTorch；深度学习与线性代数、概率基础。 访问说明：仓库在 GitHub，国内访问可能较慢，可改用在线阅读站；部分章节需要 GPU。

建议练习

读完 Transformer 相关章节后，不看教程手写一个单头自注意力的前向计算（NumPy 或 PyTorch 均可），用 3 个词的小例子打印注意力权重，并确认每行之和为 1。

依据与出处

编辑整理，依据已获取的简介或片段。请结合原始资料核对技术细节。