这是一篇对DHH(David Heinemeier Hansson)的专访,关于“学习”这个主题。非常的棒,看了好几遍,翻译出来部分留念。原文在这里。
为了方便,很多地方的翻译我直接用的译文,没有翻译成中文。
这是一篇对DHH(David Heinemeier Hansson)的专访,关于“学习”这个主题。非常的棒,看了好几遍,翻译出来部分留念。原文在这里。
为了方便,很多地方的翻译我直接用的译文,没有翻译成中文。
本文还是来自Jay Mody,那篇被Andrej Karpathy手动点赞的GPT in 60 Lines of NumPy。
LLM大行其道,然而大多数GPT模型都像个黑盒子一般隐隐绰绰,甚至很多人都开始神秘化这个技术。我觉得直接跳进数学原理和代码里看看真实发生了什么,才是最有效的理解某项技术的方法。正如DeepMind的Julian Schrittwieser所说:
这些都是电脑程序。
这篇文章细致的讲解了GPT模型的核心组成及原理,并且用Numpy手搓了一个完整的实现(可以跑的那种),读起来真的神清气爽。项目代码也完全开源,叫做picoGPT(pico,果然是不能再小的GPT了)。
译文链接:60行NumPy手搓GPT
(已获原文作者授权)
这是一篇通过NumPy
计算距离矩阵的文章,原作者是Jay Mody。文章介绍了距离矩阵的概念,并且通过层层递进的方式,特别清晰地讲解了使用NumPy
进行向量计算的思路和技巧。
原文链接:Computing Distance Matrices with NumPy
超级推荐:)
(已获原文作者授权)
这篇是《Exploring Protein Structure: Principles and Practice》这本书的练习解答。
纯粹是练习记录。这是Exercise 2的部分。
This is a test for excerption.
这是摘要的测试。
Some tweets inspiring me so much.
Just take a note here.
前置条件:0. 本文环境:windows 7 旗舰版;1. MySQL已经安装(为了方便,可选择利用AppServ一键安装);2. 已安装R、RStudio环境。
当勤精进,如救头燃,但念无常,慎勿放逸。