@TensorTonic：如果你想真正理解LLM（而不仅仅是使用它们），请按顺序阅读以下内容：1. Attention Is All You Need（Transformer）…
摘要
一条Twitter帖子，推荐了十篇理解LLM的基础论文和作品，从最初的Transformer到DPO。
如果你想真正理解LLM（而不仅仅是使用它们），请按顺序阅读以下内容：
1. Attention Is All You Need（Transformer）
2. GPT-2（扩展 + 零样本）
3. Scaling Laws（Kaplan，2020）
4. GPT-3（少样本）
5. Chinchilla（实际需要多少数据）
6. InstructGPT（RLHF，为什么ChatGPT有效）
7. LoRA（微调而不破产）
8. FlashAttention（为何速度快）
9. Chain-of-Thought（推理）
10. DPO（无痛的RLHF）
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如果你想真正理解LLM（而不仅仅是使用它们），请按顺序阅读以下内容：
- Attention Is All You Need（Transformer）
- GPT-2（规模化 + 零样本学习）
- Scaling Laws（Kaplan，2020）
- GPT-3（少样本学习）
- Chinchilla（实际需要多少数据）
- InstructGPT（RLHF，ChatGPT为何有效）
- LoRA（微调而不破产）
- FlashAttention（为何快速）
- Chain-of-Thought（思维链推理）
- DPO（无痛的RLHF）
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