该项目独创的维度跟踪功能为理解大模型计算过程提供了以下核心价值：
- 可视化数据流：在每个关键计算步骤标注输入输出矩阵维度，例如在注意力机制处标注
# 输入[17x4096]->输出[17x128]，帮助建立张量形状转换的直观认知 - Hilfsmittel zur Fehlersuche: durch
print(q_per_token.shape)等验证代码，确保维度变化符合预期，快速定位形状不匹配错误 - 概念映射：将抽象的模型架构（如4096维隐藏层）与具体代码实现建立联系，如在RMS归一化处标注
normalized = rms_norm(embeddings, eps=1e-6)同时说明eps参数防除零作用
Vorschläge für die Verwendung:
1. 在阅读代码时绘制维度转换流程图
2. 修改中间层维度后观察模型行为变化
3. 对比不同计算阶段（如Q/K/V生成、注意力得分计算）的维度关联性
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 项目的维度跟踪功能对学习大模型有何帮助？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil