Ebook Xây Dựng Các Large Language Model Từ Đầu - Design, Train & Deploy Các LLM Với PyTorch [Ấn Bản Lần 1, Tháng 4/2026] [PDF, EPUB] [9027E]
Cuốn sách này là một hướng dẫn toàn diện, thực hành về việc thiết kế, training và deploy các Large Language Model (LLM) của riêng bạn, từ những nền tảng về tokenization đến các giai đoạn nâng cao của fine-tuning và reinforcement learning. Được viết cho các developer, data scientist và AI practitioner, cuốn sách này kết nối các nguyên tắc cốt lõi và các kỹ thuật hiện đại nhất, mang đến cái nhìn hiếm hoi và minh bạch về cách thức hoạt động thực sự của các transformer hiện đại.
Bắt đầu từ những kiến thức thiết yếu, bạn sẽ học cách setup môi trường với Python và PyTorch, quản lý các dataset và triển khai các nền tảng quan trọng như tensor, embedding và gradient descent. Sau đó, bạn sẽ tiếp tục khám phá trung tâm kiến trúc của các mô hình hiện đại, bao gồm RMS normalization, rotary positional embedding (RoPE), scaled dot-product attention, Grouped Query Attention (GQA), Mixture of Experts (MoE) và SwiGLU activation, mỗi phần được khám phá chuyên sâu và xây dựng từng bước bằng code. Khi bạn tiến bộ, cuốn sách giới thiệu về tích hợp CUDA kernel tùy chỉnh, dạy bạn cách tối ưu hóa các component chính để đạt tốc độ và hiệu quả bộ nhớ ở GPU level, một kỹ năng thiết yếu để scaling các LLM thực tế. Bạn cũng sẽ nắm vững các giai đoạn training định hình nên các mô hình hàng đầu hiện nay:
- ✓ Pretraining - Xây dựng hiểu biết chung về linguistic và semantic.
- ✓ Midtraining - Mở rộng năng lực chuyên môn và khả năng thích ứng.
- ✓ Supervised Fine-Tuning (SFT) - Điều chỉnh hành vi phù hợp với dữ liệu được chọn lọc và hướng theo nhiệm vụ.
- ✓ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Tinh chỉnh các phản hồi thông qua reward-based optimization cho human alignment.
Các chương cuối cùng sẽ hướng dẫn bạn qua các bước chuẩn bị dataset, filtering, deduplication và training optimization, đỉnh điểm là model evaluation và prompting thực tế với một TokenGenerator tùy chỉnh cho text generation & inference.
Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ có kiến thức và sự tự tin để kiến trúc, train & deployi các mô hình dựa trên Transformer của riêng mình, được trang bị cả chiều sâu lý thuyết và chuyên môn thực tiễn để đổi mới trong thế giới AI đang phát triển nhanh chóng.
Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Cách cấu hình và tối ưu hóa môi trường phát triển bằng PyTorch.
- ✓ Các cơ chế của tokenization, embedding, normalization và attention mechanism.
- ✓ Cách triển khai các transformer component như RMSNorm, RoPE, GQA, MoE và SwiGLU từ đầu.
- ✓ Cách tích hợp các CUDA kernel tùy chỉnh nhằm tăng tốc các transformer computation.
- ✓ Full LLM training pipeline: pretraining, midtraining, supervised fine-tuning và RLHF.
- ✓ Các kỹ thuật cho dataset preparation, deduplication, model debugging và GPU memory management..
- ✓ Cách train, evaluate & deploy một kiến trúc hoàn chỉnh tương tự GPT cho các tác vụ thực tế.
Cuốn sách này dành cho ai:
Dành cho các software developer, data scientist, machine learning engineer và những người đam mê AI muốn xây dựng các mô hình của riêng mình từ đầu.
Mục lục:
- ✓ Chương 01: Mô hình Large Language Model là gì? Bắt đầu với các thư viện và Setup môi trường để xây dựng mộtLLM từ đầu.
- ✓ Chương 02: Các Khái niệm nền tảng trong LLM Development.
- ✓ Chương 03: Xây dựng một Tokenizer cho Transformers Architecture Model.
- ✓ Chương 04: RMS Normalization & Model Configuration.
- ✓ Chương 05: Rotary Positional Embeddings: Tích hợp NTK & YaRN Scaling.
- ✓ Chương 06: Scaled Dot-Product Attention Core - Sliding Window & Grouped Query Attention - Cốt lõi đằng sau tất cả các Transformer Model.
- ✓ Chương 07: AttentionBlock với Rotary Embedding, GQA, Sliding Window & Sink Token.
- ✓ Chương 08: Multilayer Perceptron Block với Mixture of Expert (MoE) & SwiGLU.
- ✓ Chương 09: Transformer Block & Full Transformer Model - Đã đến lúc ghép các mảnh ghép lại với nhau.
- ✓ Chương 10: Dataset Preparation, Model Training, Token Generator cho Inference & Prompting - BIG Moment.
- ✓ Chương 11: Training nâng cao & CUDA Kernel.