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Building Large Language Models from Scratch: A Step-by-Step Guide to Transformers, Neural Networks, and Production-Ready AI Systems: Master LLM Development, Attention Mechanisms, Deep Learning
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- Trace the evolution of AI from RNNs to Transformers, exploring how LLMs are transforming automation, creativity, and human-machine collaboration.
- Master the deep learning essentials, including neural network mathematics, gradient descent optimization, and PyTorch-based experimentation.
- Engineer datasets at scale, with pipelines for deduplication, toxicity filtering, and legal compliance across billions of tokens.
- Build every major LLM component, from tokenizers and positional encodings to transformer blocks and attention mechanisms—with working code examples.
- Train models from scratch, from 1B to 70B parameters, using distributed strategies like FSDP, DeepSpeed, and 3D parallelism.
- Fine-tune efficiently with LoRA, QLoRA, and other parameter-efficient methods—backed by benchmark tables and performance trade-offs.
- Implement full RLHF pipelines, reward modeling, and alignment techniques that ensure safety and human preference optimization.
- Integrate RAG and multimodal systems, connecting LLMs with vector databases, vision models, and retrieval architectures for real-world intelligence.
- Deploy at scale, leveraging inference frameworks like vLLM, TensorRT-LLM, and Triton for high-throughput, low-latency serving.
- Explore future trends, from Mixture-of-Experts scaling and synthetic data loops to the rise of open-source AI labs and agentic systems.
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