一有章法、自定进度的课程，以通晓大型语言模型及基于LLM之智能体。
时序五个月（若有先前的下载经验，可缩短为三个月）
课程概览
| 阶段 | 论题 | 时辰之长 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 一 | 根基 | 二至三周 | ⬜ |
| 二 | Transformers | 二至三周 | ⬜ |
| 三 | 预训练&扩展 | 二至三周 | ⬜ |
| 四 | 微调&对齐 | 二至三周 | ⬜ |
| 五 | 推论及部署 | 一至二周 | ⬜ |
| 六 | 提示及推理 | 一至二周 | ⬜ |
| 七 | 大语言模型代理 | 二至四周 | ⬜ |
| 八 | 高等研究 | 持续中 | ⬜ |
🗺️ 如何使用此仓库
- 逐阶段进行 — 每个文件夹皆有自备README，载明目标、阅读材料及习题
- 完成事项后，请勾选之（编辑各阶段之复选框）
- 录笔记于
notes/之匣 — 每段一檔 - 习习题 — 实践方为真学之境
- 记所读之文于之读录
📐先决条件
- Python编程（中上）
- 线性代数基础（向量、矩阵、点积）
- 微积分基础（导数、链式法则）
- 概率论基础（分布、贝叶斯定理）
🔑核心资源（速取）
| 资源 | 类型 | 链接 |
|---|---|---|
| Karpathy — 机器学习：从零到英雄 | 视频系列 | YouTube |
| HuggingFace 之 LLM 课程 | 课程 | HF 学之 |
| Lilian Weng 之博客 | 博客 | lilianweng.github.io |
| Papers With Code | 参考 | paperswithcode.com |
| arXiv cs.CL | 论文 | arxiv.org/list/cs.CL |
📜 许可
此学径乃开源。任君分岐，改之，而共之。