把抽象的 LLM 训练过程变成可交互的可视化实验。从分词、注意力、预训练到微调、对齐与部署—— 边学边练,在浏览器里亲手"训练"一个模型,理解它为什么这样工作。
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每个知识点都配有可视化仿真与即时反馈的练习,让抽象概念变得可触摸。
图解 + 短文,拆解 LLM 的核心原理。每个概念都关联到"它在真实训练流程中的位置"。
选择、填空、代码与调参题,即时判分与解析。难度分级,像刷题一样打怪升级。
在浏览器里可视化训练:看 loss 曲线下降、注意力权重变化、token 概率分布如何被采样。
8 个阶段,覆盖从原始文本到一个可对话模型的完整旅程。
不需要 GPU,不需要配环境。在浏览器里调整学习率、批大小、数据量, 实时观察损失曲线、准确率、注意力热图与生成结果的变化,直观理解每个超参的作用。
初学者最常刷的题目,做完立刻看到解析。
从第一个 token 开始,一步一步搭建属于你自己的大模型认知体系。