tiny-LLM 是一个从0到1实现预训练、微调的工程，主要目标是了解LLM的模型结构、训练范式以及各阶段的数据。它采用了PyTorch框架，并使用Transformer作为基础架构，以支持大规模文本生成任务。

在训练过程中，tiny-LLM首先进行预训练，使用大量的无标签数据对模型进行预训练，以便学习通用的语言模式和知识。然后，在微调阶段，使用少量的带标签数据对模型进行微调，以提高其在特定任务上的性能。

此外，tiny-LLM还提供了详细的日志记录和可视化功能，帮助用户更好地理解和分析训练过程。通过这些工具，用户可以更好地掌握LLM的模型结构和训练范式，从而更好地利用其进行各种任务。这是一个从0到1实现预训练、微调的工程，主要目标是了解LLM的模型结构，训练范式以及各阶段的数据