inflearn logo
Challenge
Đã kết thúc

Thử thách đọc hết cuốn sách <Học về LLM bằng cách xây dựng từ con số 0>

Thử thách này là thử thách cùng dịch giả đọc hết cuốn sách <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> (Gilbut, 2025) trong vòng 7 tuần. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào về thử thách hoặc cuốn sách, vui lòng liên hệ qua Inflearn, blog của dịch giả (https://tensorflow.blog/llm-from-scratch/), hoặc phòng chat mở KakaoTalk (http://bit.ly/tensor-chat, mã tham gia: flow).

PyTorch
gpt-2
self-attention
LLM
book-challenge

53개 수업 학습

8회 미션 수행

무제한 복습, 내 것으로 만들어요.

질문하고 즉시 답을 얻어요.

성취의 증표, 수료증을 발급해요.

haesunpark님과 함께해요!

23,240

Học viên

430

Đánh giá

131

Trả lời

4.9

Xếp hạng

11

Các khóa học

Mặc dù chuyên ngành chính là kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi đã luôn làm công việc đọc và viết mã nguồn. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi đang vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch các cuốn sách về học máy và học sâu, khám phá ranh giới giữa phần mềm và khoa học một cách đầy thú vị.

ml-dl-roadmap.png.webp

 Tôi đã viết các cuốn sách 『Deep Learning tự học qua thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Học máy + Deep Learning tự học (Bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Phân tích dữ liệu tự học với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ thuật trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easys Publishing, 2019).

Ông đã dịch hàng chục cuốn sách sang tiếng Hàn, bao gồm các cuốn 『Tinh chỉnh LLM, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2026), 『Học LLM & AI bằng PyTorch』 (Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2025), 『Máy học, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2025), 『Học LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0』 (Gilbut, 2025), 『Hands-On LLM』 (Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』 (Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』 (Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』 (Hanbit Media, 2024), 『Sách giáo khoa Máy học: Phần PyTorch』 (Gilbut, 2023), 『Bài giảng ChatGPT của Stephen Wolfram』 (Hanbit Media, 2023), 『Hands-On Machine Learning Ấn bản thứ 3』 (Hanbit Media, 2023), 『Học Deep Learning tạo sinh thông qua việc xây dựng Ấn bản thứ 2』 (Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức tư duy lập trình』 (Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformers』 (Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ người sáng tạo Keras Ấn bản thứ 2』 (Gilbut, 2022), 『Máy học & Deep Learning dành cho nhà phát triển』 (Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting sử dụng XGBoost và Scikit-Learn』 (Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ đội ngũ Google Brain với TensorFlow.js』 (Gilbut, 2022), và 『(Ấn bản sửa đổi thứ 2) Máy học sử dụng thư viện Python』 (Hanbit Media, 2022).

Thêm

Hướng dẫn thử thách

Thời gian tuyển chọn cho thử thách này là từ ngày 23 tháng 9 đến ngày 5 tháng 10.

Lịch trình thử thách sẽ diễn ra trong 8 tuần, từ ngày 6 tháng 10 đến ngày 30 tháng 11.

(Chương trình thử thách thực tế kéo dài 7 tuần, nhưng chúng tôi đã ấn định thời gian là 8 tuần để tính đến kỳ nghỉ lễ Chuseok)


Khi tham gia thử thách, bạn sẽ nhận được những thông tin và ưu đãi sau đây.

  1. Dịch giả cung cấp các bài giảng video giải thích nội dung cuốn sách.

  2. Theo dõi tiến độ cùng với xác nhận đọc sách hàng tuần

  3. Cung cấp mã giảm giá miễn phí cho khóa học trả phí (trị giá 60.000 won) giải thích mã nguồn của cuốn sách cho tất cả những người tham gia thử thách

    1. Bài giảng giải thích mã nguồn <Học về LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0> (Cấp mã giảm giá miễn phí đồng loạt vào ngày 6 tháng 10)

  4. Tặng 20.000 điểm thưởng có thể sử dụng như tiền mặt trên trang chủ Gilbut khi hoàn thành thử thách (Xin chân thành cảm ơn nhà xuất bản Gilbut đã tài trợ điểm thưởng)

Trang web tham khảo

Giới thiệu sách

Theo dõi từng dòng mã, bạn sẽ hoàn thành GPT của riêng mình!
Hướng dẫn thực hành giúp bạn nắm vững nguyên lý của LLM thông qua việc triển khai GPT từ con số không

Giải thích các khái niệm khó bằng hình minh họa và học về LLM thông qua việc trực tiếp xây dựng chúng. Cuốn sách này là tài liệu nhập môn LLM thực hành, nơi bạn có thể học tập bằng cách tự tay triển khai cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu đến cuối. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm, sách lấy quy trình tiền xử lý văn bản, token hóa và nhúng (embedding) làm điểm bắt đầu, sau đó từng bước xây dựng Self-attention, Multi-head attention và khối Transformer. Tiếp theo, bạn sẽ tích hợp các thành phần này để hoàn thiện một mô hình GPT thực tế, đồng thời trực tiếp xử lý các yếu tố cốt lõi trong thiết kế kiến trúc hiện đại như số lượng tham số mô hình, kỹ thuật ổn định huấn luyện, hàm kích hoạt và phương pháp chuẩn hóa. Ngoài ra, sách còn hướng dẫn chuyên sâu về quá trình tiền huấn luyện (pre-training) và tinh chỉnh (fine-tuning). Bạn có thể thực hành huấn luyện trước trên dữ liệu không nhãn, tinh chỉnh mô hình cho các tác vụ hạ nguồn (downstream tasks) như phân loại văn bản, và cả kỹ thuật học dựa trên chỉ dẫn (instruction-based learning) đang rất được quan tâm gần đây. Sách cũng bao gồm các nội dung mới nhất như tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) dựa trên LoRA, đưa ra các phương pháp rộng mở để kết nối LLM với các dịch vụ và nghiên cứu thực tế. Tất cả các khái niệm đều được triển khai bằng mã nguồn PyTorch và được tối ưu hóa để có thể thực hành ngay cả trên môi trường máy tính xách tay thông thường. Bằng cách làm theo quá trình triển khai trong cuốn sách này, bạn sẽ hiểu một cách tự nhiên những gì diễn ra bên trong LLM và nắm vững cơ chế hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua chính đôi tay của mình.

10월

5일

챌린지 시작일

2025년 10월 5일 PM 03:00

챌린지 종료일

2025년 11월 30일 PM 02:59

챌린지 커리큘럼

Tất cả

61 bài giảng ∙ (4giờ 38phút)

Tài liệu khóa học:

챌린지에서 배워요

  • Triển khai trực tiếp bằng mã nguồn một mô hình LLM hoàn chỉnh bắt đầu từ con số không.

  • Bạn sẽ được học về các thành phần cốt lõi cấu thành nên LLM, bao gồm Transformer và Attention.

  • Học cách huấn luyện trước (pre-train) các LLM tương tự như GPT.

  • Học cách tinh chỉnh LLM để phân loại.

  • Học cách tinh chỉnh LLM để phản hồi theo chỉ dẫn của con người.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn tìm hiểu chi tiết về nguyên lý hoạt động của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

  • Những ai muốn tiền huấn luyện (pre-training) và tinh chỉnh (fine-tuning) LLM bằng cách sử dụng gói PyTorch và transformers

  • Những ai muốn tìm hiểu về cấu trúc mô hình GPT-2 của OpenAI

  • Những người phải tự tay làm mọi thứ mới thấy hài lòng!

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cần có kiến thức cơ bản về lập trình Python.

  • Nếu bạn không quen thuộc với PyTorch, hãy tham khảo Phụ lục A ở cuối cuốn sách.

Đánh giá

Tất cả

90 đánh giá

5.0

90 đánh giá

  • amgwon4343님의 프로필 이미지
    amgwon4343

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    Thông qua thử thách có thể cùng nhau học tập nên rất tốt cho việc tạo động lực và có vẻ như lâu rồi mới tập trung học tập như thế này. Tôi sẽ học tập tốt cùng với bài giảng hay này.

    • haesunpark
      Giảng viên

      Hãy cố gắng đến cùng nhé. Cảm ơn bạn!

  • devpaw님의 프로필 이미지
    devpaw

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    74% đã tham gia

    Tôi chưa bao giờ học LLM vui thế này, cả sách và khóa học đều rất tuyệt vời

    • haesunpark
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn!

  • myhkjung5761님의 프로필 이미지
    myhkjung5761

    Đánh giá 5

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Cảm ơn bạn đã dịch và giới thiệu tài liệu tốt, cũng như chuẩn bị cả khóa học và thử thách!

    • haesunpark
      Giảng viên

      Hy vọng điều này sẽ hữu ích cho bạn!

  • elliraum님의 프로필 이미지
    elliraum

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Nhờ có anh/chị mà em đã có thể học được. Cảm ơn anh/chị đã mở cuốn sách hay và thử thách này! Em sẽ ôn tập chăm chỉ hơn nữa!!

    • haesunpark
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn. Cố lên nhé!

  • calculator님의 프로필 이미지
    calculator

    Đánh giá 182

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    100% đã tham gia

    Thử thách đọc hoàn thành đầu tiên của tôi... Nó đã giúp tôi hiểu về nguyên lý hoạt động của LLM. Và tôi cũng cảm thấy vui vì đã hoàn thành thử thách thành công 😊😊 Thật tốt khi đã tham gia.

    • haesunpark
      Giảng viên

      Chúc mừng bạn đã hoàn thành! 😊

Hỏi đáp thường gặp

취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

Khóa học khác của haesunpark

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

477.782 ₫