从零实现Transformer的简易版与强大版：从300多行到3000多行
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原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文介绍了从零实现transformer和通过transformer库微调LLM的方法，以及加速模型训练和调优的技巧。第一部分包括输入处理和transformer block，重点讲解了multi-head attention。第二部分介绍了Trainer类的关键方法和训练过程。第三部分还在更新中。
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关键要点
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transformer是大多数影响力模型的基础架构，主要包括GPT、BERT、T5等。
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输入处理包括embedding和位置编码，使用预训练的embedding矩阵来提高效率。
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transformer block的关键步骤包括multi-head attention和feed forward。
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多头注意力机制通过计算query和key的相似度来生成attention系数。
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Trainer类用于微调LLM，包含初始化、训练、评估和保存模型等关键方法。
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训练过程包括遍历数据集、计算损失、计算梯度和更新模型参数。
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学习率调整和日志记录是训练过程中的重要环节。
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第三部分内容正在更新，预计将介绍加速模型训练和调优的技巧。
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