这场由大模型驱动的行业重构，本质上是一场"认知工业革命"。程序员作为技术演进的核心参与者，既面临着职业形态的深刻变革，也获得了前所未有的创新杠杆。这种变革不仅重塑着代码世界，更在重构整个数字经济的底层逻辑，将人类带入"一人一世界"的个性化生产力时代。大模型技术的突破性进展正在重构程序员的技能图谱。传统程序员的知识体系呈现"T型结构"：纵向深耕特定编程语言或框架，横向了解基础算法与系统架构。程序员群

本文介绍了从零构建LLaMA2模型的全过程，涵盖预训练到微调的完整流程。首先通过手写实现LLaMA的预训练和微调，深入理解模型原理；然后转向主流训练框架Transformers，解决手写实现存在的扩展性问题。详细讲解了使用Transformers+DeepSpeed+PEFT的高效训练方案，包括模型初始化、数据集处理、分布式训练配置等关键技术点。特别介绍了高效微调方法LoRA的原理与实现，通过低秩

本文介绍了如何从工程实践角度构建一个简化版的LLaMA2模型。首先概述了LLaMA2基于Transformer架构的总体设计，包括输入嵌入层、多层Transformer块（使用RMSNorm和SwiGLU激活函数）和旋转位置编码（RoPE）。然后详细讲解了各模块的实现：1）定义超参数管理类ModelConfig；2）实现RMSNorm归一化层；3）构建分组查询注意力机制（GQA）和旋转位置编码；4

本文介绍了从零构建LLaMA2模型的全过程，涵盖预训练到微调的完整流程。首先通过手写实现LLaMA的预训练和微调，深入理解模型原理；然后转向主流训练框架Transformers，解决手写实现存在的扩展性问题。详细讲解了使用Transformers+DeepSpeed+PEFT的高效训练方案，包括模型初始化、数据集处理、分布式训练配置等关键技术点。特别介绍了高效微调方法LoRA的原理与实现，通过低秩

本文摘要： 本文系统介绍了自然语言处理中Tokenizer的训练方法及其在预训练语言模型中的应用。首先详细讲解了三种分词方法：基于词的分词（Word-based）简单直观但泛化性差；基于字符的分词（Character-based）灵活但语义丢失；子词分词（Subword）则在两者间取得平衡，重点介绍了BPE、WordPiece和Unigram三种子词算法。 随后文章展示了如何使用HuggingFa

每一个产品和领域都会进行相关的技术和项目的实际讲解。3.14.BootLoader的讲解与实际项目；2.1.当前人工智能的本质，和对应论文的讲解；3.5.FREE OS的讲解与实际项目；2.2.当前的主流框架和典型项目讲解；2.3.脑神经科学与人工智能的联系；2.4.人工智能后续的发展可能性；3.6.UCOS的讲解与实际项目；3.13.状态机的讲解与实际项目；1.9.CAN协议栈代码与讲解；3.3