# datawhalechina/diy-llm

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datawhalechina/diy-llm, dépôt open source à 2 769 étoiles sur GitHub. Carte RC de RepoMasters. Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer…

| Champ | Valeur |
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| Propriétaire | [datawhalechina](https://repo.masters-masters.com/owners/datawhalechina) |
| Étoiles | 2 769 |
| Forks | 264 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2025 |
| Sujets | gpu-programming, llm, nlp, rl, sft, transformer, datawhale, grpo, cs336, scaling-laws |
| Rang | [RC (2 000 à 4 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/blockbuster) |
| Voir sur GitHub | [datawhalechina/diy-llm](https://github.com/datawhalechina/diy-llm) |

## Fiche du dépôt

Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning \| 涵盖预训练数据、分词器、Transformer、MoE、分布式训练、缩放定律、推理与对齐，6 项渐进代码作业，掌握 LLM 全栈知识

Rang des dépôts qui ont 2 000 à 4 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 3 %. Rareté : Épique.

## Autres dépôts de datawhalechina

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Données : GitHub · Illustration : image publique du projet, pixelisée par RepoMasters.