LLM 工程实战全流程拆解，系统掌握核心机制与优化技巧：
• Tokenization & Embeddings：自建 byte-pair encoder，训练子词词表，设计 token 可视化工具，比较 one-hot 与学习型 embedding 的语义距离差异。
• Positional Embeddings：对比传统正弦编码、learned、RoPE 和 ALiBi，3D 动画演示位置编码过程，剔除位置信息观察注意力崩溃。
• Self-Attention & Multihead Attention：手写点积注意力，扩展多头并绘制权重热图，验证因果掩码效果。
• Transformers 结构：层叠 Attention、LayerNorm、残差，构建单块及多块“mini-former”，实验 Q/K/V 的功能影响。
• 采样参数调优：搭建交互式采样仪表盘，调节温度、top-k、top-p，分析熵与输出多样性关系，剖析温度为零导致的重复。
• KV Cache 加速推理：实现缓存机制，测量速度提升，设计缓存命中可视化，评估长短序列内存消耗。
• 长上下文处理：滑动窗口、Infini-Attention、内存高效重计算对比，绘制困惑度随上下文长度变化曲线，捕捉上下文崩溃点。
• Mixture of Experts (MoE)：编码双专家路由层，统计专家利用率，模拟稀疏与稠密切换，量化 FLOP 节省。
• Grouped Query Attention：转化为分组查询结构，测试大批量速度，消融组数对延迟的影响。
• 归一化与激活函数：手写 LayerNorm、RMSNorm、SwiGLU、GELU，剖析各自对训练/测试损失的贡献，激活分布层级可视化。
• 预训练目标对比：masked LM、causal LM、prefix LM 训练对比，损失曲线及样本生成差异。
• 微调 vs 指令调优 vs RLHF：小数据集微调，任务前缀指令调优，PPO 强化学习优化奖励模型，绘制奖励曲线。
• 规模法则与模型容量：不同规模模型损失对比，显存、吞吐、训练时间基准，扩展曲线预测极限。
• 量化技术：实现 PTQ 与 QAT，导出 GGUF/AWQ 格式，衡量精度损失。
• 推理/训练栈迁移：从 HuggingFace 迁移至 Deepspeed、vLLM、ExLlama，性能、显存和延迟全面剖析。
• 合成数据实验：生成带噪声玩具数据，去重和数据拆分，实测真实 vs 合成数据学习曲线差异。
每个项目都从实操中提炼核心认知：构建、调试、破坏、复盘，远离死板理论，持续输出经验。未来的你会感谢现在的坚持。🛠️
详细拆解见👉 x.com/TheAhmadOsman/status/1970078993211646134
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