diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 3d41e4c..e43b0f9 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,4 +1 @@
 .DS_Store
-
-.cursor
-
diff --git a/.nojekyll b/.nojekyll
deleted file mode 100644
index e69de29..0000000
diff --git a/_sidebar.md b/_sidebar.md
deleted file mode 100644
index 21d00a1..0000000
--- a/_sidebar.md
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-- **从零构建大模型**
-
-  - [1.理解大语言模型](./cn-Book/1.理解大语言模型.md)
-  - [2.处理文本数据](./cn-Book/2.处理文本数据.md)
-  - [3.实现注意力机制](./cn-Book/3.实现注意力机制.md)
-  - [4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型](./cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的%20GPT%20模型.md)
-  - [5.在无标记数据集上进行预训练](./cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md)
-  - [6.用于分类任务的微调](./cn-Book/6.用于分类任务的微调.md)
-  - [7.指令遵循微调](./cn-Book/7.指令遵循微调.md)
-
-- **附录**
-
-  - [附录A. PyTorch简介](./cn-Book/附录A.PyTorch简介.md)
-  - [附录B. 参考文献和扩展阅读](./cn-Book/附录B.参考文献和扩展阅读.md)
-  - [附录C. 习题解答](./cn-Book/附录C.习题解答.md)
-  - [附录D. 给训练循环添加高级技巧](./cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md)
-  - [附录E. 使用LoRA的参数高效微调](./cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md)
diff --git a/cn-Book/1.理解大语言模型.md b/cn-Book/1.理解大语言模型.md
index 2ca4fa5..24e0f96 100644
--- a/cn-Book/1.理解大语言模型.md
+++ b/cn-Book/1.理解大语言模型.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 1.理解大语言模型
-
 本章涵盖以下内容：
 
 - **大语言模型（LLM）背后基本概念的高级解释**
diff --git a/cn-Book/2.处理文本数据.md b/cn-Book/2.处理文本数据.md
index 1311885..b67b787 100644
--- a/cn-Book/2.处理文本数据.md
+++ b/cn-Book/2.处理文本数据.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 2.处理文本数据
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **为大语言模型的训练准备文本数据集**
diff --git a/cn-Book/3.实现注意力机制.md b/cn-Book/3.实现注意力机制.md
index 0054e13..801a557 100644
--- a/cn-Book/3.实现注意力机制.md
+++ b/cn-Book/3.实现注意力机制.md
@@ -1,7 +1,5 @@
 
 
-# 3.实现注意力机制
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **探讨在神经网络中使用注意力机制的原因**
diff --git a/cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md b/cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md
index 0b7bbb4..8839fca 100644
--- a/cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md	
+++ b/cn-Book/4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型.md	
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 4.从零开始实现一个用于文本生成的 GPT 模型
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **编写一个类 GPT 的大语言模型（LLM），可以训练其生成类人文本（指的是由人工智能模型生成的文本，这些文本在语言表达、语法结构、情感表达等方面与人类自然书写的文本非常相似）**
diff --git a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
index 7e81c0f..079d8f0 100644
--- a/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
+++ b/cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 5.在无标记数据集上进行预训练
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **计算训练集和验证集的损失，以评估训练过程中大型语言模型生成文本的质量**
diff --git a/cn-Book/6.用于分类任务的微调.md b/cn-Book/6.用于分类任务的微调.md
index 82c57b2..2314149 100644
--- a/cn-Book/6.用于分类任务的微调.md
+++ b/cn-Book/6.用于分类任务的微调.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 6.用于分类任务的微调
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **介绍不同的LLM微调方法**
diff --git a/cn-Book/7.指令遵循微调.md b/cn-Book/7.指令遵循微调.md
index 5171f73..87497d6 100644
--- a/cn-Book/7.指令遵循微调.md
+++ b/cn-Book/7.指令遵循微调.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 7.指令遵循微调
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **LLM 指令微调过程概述**
diff --git a/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md b/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md
index 659205a..6ecd85b 100644
--- a/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md
+++ b/cn-Book/附录A.PyTorch简介.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 附录A. PyTorch简介
-
 本章涵盖以下内容：
 
 + **PyTorch深度学习框架概述**
diff --git a/cn-Book/附录B.参考文献和扩展阅读.md b/cn-Book/附录B.参考文献和扩展阅读.md
index c0b2b29..699a4ad 100644
--- a/cn-Book/附录B.参考文献和扩展阅读.md
+++ b/cn-Book/附录B.参考文献和扩展阅读.md
@@ -1,6 +1,4 @@
 
-# 附录B. 参考文献和扩展阅读
-
 - [第一章](#第一章)
 - [第二掌](#第二掌)
 - [第三章](#第三章)
diff --git a/cn-Book/附录C.习题解答.md b/cn-Book/附录C.习题解答.md
index 014c27a..0161020 100644
--- a/cn-Book/附录C.习题解答.md
+++ b/cn-Book/附录C.习题解答.md
@@ -1,6 +1,4 @@
 
-# 附录C. 习题解答
-
 - [第二掌](#第二掌)
   - [练习 2.1](#练习-21)
   - [练习 2.2](#练习-22)
diff --git a/cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md b/cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md
index 4224f25..be7ab62 100644
--- a/cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md
+++ b/cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 附录D. 给训练循环添加高级技巧
-
 - [D.1 学习率预热](#d1-学习率预热)
 - [D.2 余弦衰减](#d2-余弦衰减)
 - [D.3 梯度裁剪](#d3-梯度裁剪)
diff --git a/cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md b/cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md
index ec168db..3c338b3 100644
--- a/cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md
+++ b/cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md
@@ -1,5 +1,3 @@
-# 附录E. 使用LoRA的参数高效微调
-
 本附录介绍低秩适应 (LoRA)，这是最广泛使用的参数高效微调技术之一。在解释 LoRA 背后的主要思想之后，本附录将基于第 6 章中的垃圾邮件分类微调示例并对 LLM 进行微调。然而，需要注意的是，LoRA 微调也适用于第 7 章中讨论的有监督的指令微调。
 
 -----
diff --git a/index.html b/index.html
deleted file mode 100644
index 63beea7..0000000
--- a/index.html
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html lang="en">
-
-<head>
-    <meta charset="UTF-8">
-    <title>Build a Large Language Model (From Scratch) 中文版</title>
-    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1" />
-    <meta name="description" content="Build a Large Language Model (From Scratch) 中文版">
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-</head>
-
-<body>
-    <div id="app"></div>
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\ No newline at end of file
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@@ -1,3 +0,0 @@
-#! /bin/bash
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-docsify serve .
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