> sii te stesso > vuoi davvero imparare come funzionano i LLM > stanco di "inizia con l'algebra lineare e torna tra 5 anni" > decidi di costruire il tuo piano > niente fronzoli. niente deviazioni. niente playlist generiche di ML da 200 ore > solo le cose che ti portano davvero da "che cos'è un token?" a "ho addestrato un mini-GPT con adattatori LoRA e FlashAttention" > obiettivo: costruire, ottimizzare e spedire LLM > non vibrare con loro. non "imparare la teoria" per sempre > costruirli > tu: > > costruirai un motore autograd da zero > > scriverai un mini-GPT da zero > > implementerai LoRA e ottimizzerai un modello su dati reali > > odierai CUDA almeno una volta > > piangerai > > continuerai > 5 fasi > se già sai qualcosa? salta > se sei perso? riguarda > se sei bloccato? usa DeepResearch > questo è un piano, non un guinzaglio > alla fine: o hai costruito la cosa o non l'hai fatto > fase 0: fondamenti > > se la moltiplicazione di matrici ti spaventa, non sei ancora pronto...