继续你的炼模之路 🔥
上次学到 阶段 03 · 模型结构，下一关：#18 看见 Self-Attention
总进度29%
Easy9/16
Medium4/20
Hard1/12
这里显示所有「未完成」的关卡（原型示意）。
这里显示所有「已通过」的关卡（原型示意）。
📦 阶段 01 · 数据准备
学习如何采集、清洗、去重文本数据，产出高质量训练语料。5 个关卡。
📖
本阶段全部为 Easy 可视化关卡，零代码即可上手。
✂️ 阶段 02 · 分词 Tokenizer
理解文本如何变成模型能读的数字：BPE、词表、token。6 个关卡。
🧠 阶段 03 · 模型结构
拆解 Transformer：Embedding、Self-Attention、FFN、残差连接。8 个关卡。
🎯 阶段 05 · 微调 SFT
用指令数据微调，体验 LoRA 高效参数微调。6 个关卡。
⚖️ 阶段 06 · 对齐 RLHF
训练奖励模型，用 PPO / DPO 对齐人类偏好。5 个关卡。
📊 阶段 07 · 评估
跑 Benchmark、设计评测集、解读各项指标。6 个关卡。
🚀 阶段 08 · 部署
量化压缩、导出推理 Demo、上线你的 Space。5 个关卡。