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分享一份从简单到研究级的全面深度学习教程：Beyond NanoGPT。
教程包含了数千行带有详细注释的 PyTorch 实现代码，实现了从推理技术到架构变体的数十种前沿深度学习技术。
GitHub: https://github.com/tanishqkumar/beyond-nanogpt
主要内容：
- 从零实现关键深度学习架构，如 Transformer、Diffusion Transformer 等；
- 详解各种注意力机制变体，包括多头自注意力、分组查询注意力和线性注意力；
- 实现核心优化技术，如 KV 缓存、推测解码和高效数据加载；
- 每个实现都有详细注释，解释直觉和实现难点；
- 代码设计用于单 GPU 运行，便于学习和实验。
该教程适合有一定基础的同学，通过阅读、修改和重新实现这些技术深入理解深度学习的底层核心概念。
