从零手写大模型实战
@董董灿
作者董董灿，致力于小伙伴快速入门AI技术。公众号《董董灿是个攻城狮》主理人，多年AI算法开发和调优经验。
本专栏共 7 次课程，会带你从零开始手写一个大模型，并且讲透一个大模型在运行过程中需要的背景和算法原理。
从零实现的内容包含：大模型的前处理/后处理，多头注意力机制的实现，GQA 的实现，前馈神经网络，大模型的后处理等内容。
非常适合想要入门大模型并且有提高的同学，祝你学有所成，收获满满。
扫描下方二维码后查看置顶文章，有更详细的介绍哦。
扫码订阅专栏
使用微信扫一扫
这是一个面向AI初学者的实战专栏，带你从零开始手写大模型，深入理解算法原理与实现细节。适合希望扎实掌握大模型技术、提升工程能力的开发者。内容涵盖前处理、注意力机制、GQA实现等核心模块，通过7次课程+10篇长文助你系统构建知识体系。点击免费试读，感受手写代码的成就感——从词嵌入到完整对话，每一步都有详细代码与原理讲解。
专栏简介
你好，我是董董灿，一名专注AI算法开发与调优的工程师，也是公众号《董董灿是个攻城狮》的主理人。在这个专栏中，我将带你从零开始，一步步手写一个大模型，并深入讲解背后的算法原理与实战技巧。
如果你对大模型感兴趣，但觉得理论晦涩难懂、代码实现无从下手，这个专栏正是为你设计的。我们不会停留在表面概念，而是通过7次结构化课程和10篇深度长文（总字数近8万字），让你真正理解并动手实现每个核心模块。
适合谁学？
- 有一定Python基础的开发者，希望系统学习大模型技术
- 想从“调包侠”进阶为“造轮子”的AI实践者
- 需要夯实注意力机制、位置编码等底层知识的同学
专栏从开发环境配置开始，逐步实现文本预处理、多头注意力、RoPE位置编码、KVCache优化、前馈网络等关键组件，最终整合成一个可对话的完整模型。每一部分都包含代码实现和原理剖析，确保你既能动手写出来，又能讲清楚为什么这样做。
学习路径与实操价值
- Part1：从文本到词嵌入，搞定数据预处理
- Part2-4：实现分组查询注意力（GQA）、嵌入RoPE和KVCache，优化推理效率
- Part5：构建前馈神经网络层，完成模型封装
- Part6-7：处理后流程，组装完整模型并实现对话功能
所有代码均可自行运行和修改，你可以在实战中加深对Transformer架构的理解，而不是停留在论文阅读层面。
关于作者与更新
我有多年的AI算法开发和调优经验，专栏内容基于实际项目经验提炼，避免纯理论空谈。目前专栏已更新全部10篇文章（含1篇免费试读），终身买断制，无需担心后续付费。
常见问题
Q: 零基础能跟上吗？ A: 需要基本Python和深度学习知识，但专栏会从环境配置开始一步步引导，适合愿意动手实践的初学者。
Q: 学完能达到什么水平？ A: 你将能独立实现大模型核心组件，理解推理过程中的技术细节，并为后续优化或二次开发打下基础。
Q: 和其他课程相比有什么特色？ A: 强调“手写实现”而非调用框架，注重底层原理与代码结合，性价比高（一次买断，永久访问）。
Q: 学习周期多长？ A: 根据实践进度约2-4周，建议边学边敲代码，每篇内容都可独立实操。
订阅信息
专栏为终身订阅制，价格499元，包含所有现有和未来更新内容。可通过免费试读章节体验学习风格。
开始订阅，立即获取完整代码与深度解析，踏上大模型实战之旅。 先从免费章节开始，确认是否适合你的学习节奏。