工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的原创文章，来自与我们操作层软件同一套工程实践。正文为英文。
标签：pytorch
Residual Connections Explained: Why Deep Transformers Can Train at All
Why stacking layers breaks training, how x + F(x) skip connections fix gradient flow, how Pre-LayerNorm blocks use them, and a short PyTorch implementation.
1031 词阅读Build a Transformer From Scratch in PyTorch: Attention, Encoder and Decoder
Step-by-step PyTorch code for the core Transformer pieces: positional encoding, scaled dot-product and multi-head attention, feed-forward layers, encoder stack and decoder basics.
1819 词阅读How Embedding Layers Work: From Text to Token IDs to Vectors in an LLM
A beginner-friendly look at embedding layers: tokenization, lookup tables, learned vectors, the 205 million parameter example, and a short PyTorch demo with nn.Embedding.
1201 词阅读为小型GPT从零开始构建字节对编码分词器
用Python实现一个字符级的BPE分词器，在WikiText-2上对其进行训练，保存并生成其指纹，然后使用更短、更密集的词元序列重新训练一个小型GPT。
6273 词阅读在PyTorch中调试小型GPT：用于隔离各类故障的测试方法。
一种用于在PyTorch中调试字符级GPT的逐步工作流程，涵盖从令牌ID和目标偏移到梯度、NaN损失及检查点的处理。
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