系列博文，《从零开始用 Rust 构建 LLM》系列教程www.tag1.com/insights/?type=How-To+Guide其核心目标是放弃 PyTorch 等高级框架的抽象，通过手动实现每一个数学细节来构建一个 GPT-2 风格的语言模型（命名为 Feste），从而深入理解 LLM 的运作机制。目前三篇的内容是：Part 1: Tokenization（分词） 实现了基于 BPE（Byte Pair Encoding）的分词器。文章解释了为什么模型只认识数字而非文本，以及 BPE 如何通过合并频繁出现的字节对，将文本转化为模型可处理的 token 序列，解决了词汇量无限膨胀和字符级效率低下的问题。Part 2: Tensor Operations（张量操作） 构建了一个自定义的 Rust 张量库。文章深入到底层内存布局（由一维数组加形状 stride 描述多维数据），手动实现了矩阵乘法（含 Cache Blocking 和并行优化）、广播机制（Broadcasting）、以及 Softmax 等核心运算，展示了 Transformer 实际上就是一系列对多维数字数组的高效数学变换。Part 3: Model Architecture（模型架构） 组装了完整的 GPT-2 架构。涵盖了从 Embedding 层（将 Token ID 转为向量并加上位置编码）、Layer Norm（数值稳定性）、到核心的 Multi-Head Self-Attention（多头自注意力机制，含因果掩码防止“偷看”未来）和 MLP（前馈网络）。最终展示了数据如何在 12 层 Transformer Block 中流动，将输入序列转换为对下一个 Token 的预测概率。科技先锋官
