AI 大模型预训练与微调
自有 Tokenizer + Transformer 从零实现自回归预训练,完成监督微调与 LoRA 低秩微调全流程实操。
我是小萍,一名正在系统学习 AI 全栈开发的学习者。从手写 Tokenizer、Transformer 预训练与 LoRA 微调,到浏览器插件、零代码应用与本站的完整开发流程, 我习惯把每一个想法快速做成能跑的最小版本,再慢慢打磨。 相信动手的分量,胜过纸面的千言。
自有 Tokenizer + Transformer 从零实现自回归预训练,完成监督微调与 LoRA 低秩微调全流程实操。
浏览器图片批量抓取插件,配套独立官网并通过 GitHub Pages 发布,提供一键下载。
纯前端 localStorage 单页应用,无后端无登录,一键发布公开域名并稳定访问。
从 PRD、技术设计文档到 AGENTS.md 规范,再由 AI 辅助编码、Git 管理并部署上线的完整实践。
手写 Tokenizer,完成 Transformer 预训练、监督微调与 LoRA 微调,跑通从语料到推理的全流程。
独立完成电商图片下载插件,搭建项目官网并发布至 GitHub Pages。
多平台并行完成零代码应用生成与发布,实践 BYOK 方式配置自有模型。
以文档驱动开发:PRD → 技术设计 → AGENTS.md → 编码 → 部署本站上线。