Sebastian Raschka(Substack 个人博客) · Sebastian Raschka
The Big LLM Architecture Comparison
The Big LLM Architecture Comparison是Sebastian Raschka(Substack 个人博客)的免费文章(en)。前置条件:需了解 Transformer、自注意力、前馈层与 KV cache 的基本概念。
读懂主流开源大模型(DeepSeek V3/R1、Llama 4、Qwen3、Gemma 3、Kimi K2 等)在注意力、MoE、归一化等结构上的设计取舍。
Raschka
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
浏览器打开网页即可阅读正文,无需自备账号或工具。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「The Big LLM Architecture Comparison」。课程目录是 big-llm-architecture-comparison/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 1 节 · 官方顺序
常见问题
免费吗?
免费:节选可直接读到 DeepSeek V3/R1 一节的完整正文,未出现付费墙、登录拦截,也未写明本资源自己的课节、证书或配套内容需付费。实践无额外费用:阅读性文章,无需云服务、API 或 GPU。
需要什么基础?
需了解 Transformer、自注意力、前馈层与 KV cache 的基本概念。软件、账号与硬件:无;浏览器阅读即可,无需安装环境。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison。打开原文即可,无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:开课提示词尚未实际运行验证。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-24原站首次发布 2025-07-19
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。