Karpathy 分享用 LLM 构建个人知识库的工作流
Andrej Karpathy 分享了他用 LLM 构建个人知识库的做法:把文章、论文、仓库、数据集、图片等源文档索引到 raw/ 目录,再由 LLM 增量编译成由 .md 文件组成的 wiki,包含摘要、反向链接,并按概念分类撰写条目。
推荐理由:Karpathy 公开了自己用 LLM 编译个人知识库的完整工作流,含数据摄取、问答与 lint 环节,可迁移到研究场景。
技术方向
训练侧的门道:数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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Andrej Karpathy 分享了他用 LLM 构建个人知识库的做法:把文章、论文、仓库、数据集、图片等源文档索引到 raw/ 目录,再由 LLM 增量编译成由 .md 文件组成的 wiki,包含摘要、反向链接,并按概念分类撰写条目。
推荐理由:Karpathy 公开了自己用 LLM 编译个人知识库的完整工作流,含数据摄取、问答与 lint 环节,可迁移到研究场景。