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《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》配套代码

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简要说明

对于人工智能的经典模型，第三方开源工具都提供了封装良好的实现，使用它们并不复杂。然而，这些开源工具出于工程化的考虑，在代码中引入了过多的封装和细节，使得理解模型的核心结构变得困难。为帮助读者更好地掌握模型原理，本书特别投入较大精力重新实现了模型的核心部分，并附有详细注释。有时候，用人类的语言描述一些精妙的算法处理需要较大篇幅，而且效果也不尽如人意。相比之下，阅读代码则变得直观清晰。

这份代码依赖于多个第三方库，相关的安装命令已经在相应脚本的开头提供。按照给定的顺序运行这些脚本即可。由于涉及随机数，重新运行可能会得到稍有不同的结果，但整体影响不大。值得注意的是，与大语言模型相关的代码需要在GPU上运行，否则计算时间将显著增加。

代码目录

• ch03_linear: 线性回归
• ch04_logit: 逻辑回归
• ch05_econometrics: 计量经济学的启示
• ch06_optimizer: 最优化算法
• ch07_autograd: 反向传播
• ch08_mlp: 多层感知器
• ch09_cnn: 卷积神经网络
• ch10_rnn: 循环神经网络
• ch11_llm: 大语言模型
• ch12_rl: 强化学习
• ch13_others: 其他经典模型