阿里技术·· 5 小时前AI 评估 · 59/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
手把手从零实现一个完整 LLM（CS336）——Transformer 篇
手把手带工程同学从零实现一个完整的 LLM（CS336）——Transformer 篇
AI 导读
作者分享学习斯坦福 CS336 课程并完成 Assignment1 的过程，从 MLP 和 TinyGPT 入手，逐步手写 Tokenizer、Embedding、Linear、SwiGLU、Attention、RoPE、RMSNorm 等模块，最终组装成 Llama 风格的 decoder-only TransformerLM。
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