> hãy là chính mình > muốn thực sự học cách mà LLM hoạt động > chán ngấy với việc “chỉ cần bắt đầu với đại số tuyến tính và quay lại sau 5 năm” > quyết định xây dựng lộ trình riêng của mình > không lãng phí thời gian. không đi lòng vòng. không có danh sách ML chung chung 200 giờ > chỉ những thứ thực sự giúp bạn từ “token là gì?” đến “tôi đã huấn luyện một mini-GPT với LoRA adapters và FlashAttention” > mục tiêu: xây dựng, tinh chỉnh và triển khai LLM > không chỉ hòa nhập với chúng. không “học lý thuyết” mãi mãi > xây dựng chúng > bạn sẽ: > > xây dựng một engine autograd từ đầu > > viết một mini-GPT từ đầu > > triển khai LoRA và tinh chỉnh một mô hình trên dữ liệu thực > > ghét CUDA ít nhất một lần > > khóc > > tiếp tục > 5 giai đoạn > nếu bạn đã biết điều gì đó? bỏ qua > nếu bạn bị lạc? xem lại > nếu bạn bị kẹt? sử dụng DeepResearch > đây là một lộ trình, không phải dây xích > đến cuối: bạn hoặc đã xây dựng được thứ đó hoặc không > giai đoạn 0: nền tảng > > nếu phép nhân ma trận làm bạn sợ, bạn chưa sẵn sàng...