参考资料与引用

本章节用于说明这套笔记项目的主要参考来源，以及当他人希望引用本项目时，建议采用的引用方式。

项目来源说明

这套笔记最初基于我对 MiniMind 项目的学习与代码阅读。在此基础上，我逐步补充了自己的理解、实验记录、问题整理与扩展阅读，最终将其组织成一套可持续更新的 mdBook 笔记。

因此，这个项目并不是对上游仓库的简单搬运，而是一个以学习过程为核心、以问题组织内容、以实践串联理论的个人笔记工程。

主要参考来源

当前公开标注的核心参考来源包括：

• MiniMind
• Awesome-LLM
• Andrej Karpathy: Let’s build GPT
• Stanford CS224N
• GPT in Numpy
• Hugging Face NLP Course

后续如果某一章节直接引用了具体论文、文章、课程或代码实现，我会继续在对应章节中补充更细的出处说明。

如何引用本项目

如果这份笔记项目对你的学习、写作、课程整理或二次创作有帮助，欢迎引用本项目。

引用：转载、引用或参考本项目内容时，请注明原作者和项目来源。

Cited as:

LEE. (May 2026). LLM ALL in One: 从零开始构建大型语言模型.
https://github.com/leemojiang/llm-from-scratch

Or

@misc{lee2026llm_all_in_one,
  title        = {LLM ALL in One: 从零开始构建大型语言模型},
  author       = {LEE},
  year         = {2026},
  month        = may,
  howpublished = {\url{https://github.com/leemojiang/llm-from-scratch}},
  note         = {GitHub repository}
}

使用与改编说明

本项目是持续更新中的学习笔记。引用、摘录或参考时，建议注意以下几点：

• 部分内容是围绕个人学习路径组织的，不一定等价于标准教材结构
• 部分章节会随着进一步学习继续补充、修订或重写
• 如果你引用了具体公式、代码片段或段落，建议同时给出对应仓库链接，便于读者查看上下文

致谢

感谢开源社区提供的大量高质量课程、代码仓库、博客文章与教程。尤其是 MiniMind 项目，为这套笔记提供了非常重要的实践入口和组织参照。