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来源：小宇宙
详细介绍了从零开始构建语言模型，重点是PyTorch原语和资源核算。它首先讨论了PyTorch中的张量，包括它们的存储、内存使用以及不同浮点数据类型（如FP32、FP16和BF16）的权衡。该讲座随后探讨了计算成本，特别是矩阵乘法在深度学习操作中的主导作用，以及如何计算浮点运算（FLOPs）和模型浮点利用率（MFU）。此外，它解释了反向传播期间梯度计算的资源需求，并介绍了参数初始化、优化器（如Adagrad和Adam）以及模型训练循环。最终，该讲座强调了理解内存和计算核算对于高效训练大型语言模型的重要性，这些概念将在未来应用于Transformer模型。
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