LLM Course 是一份系统的大语言模型(LLM)课程资料,为学习者提供从入门到精通的完整学习路径。课程分为基础、科学家和工程师三大模块,涵盖了从理论到实践的全方位知识体系。基础模块介绍数学、Python 和神经网络等入门知识;科学家模块深入探讨 LLM 架构设计、预训练技术、数据处理、监督微调、模型评估等技术要点;工程师模块则着重于实际应用开发,包括模型部署、向量存储、RAG 技术和智能体开发等实践内容。
课程特色
课程采用循序渐进的教学方式,既照顾入门学习者需求,又满足进阶开发者期望。在科学家部分,深入剖析从传统 Transformer 到现代 LLM 的架构演变,详细讲解数据准备、分布式训练和模型优化技术。工程师部分则围绕生产实践,全面覆盖模型部署、性能优化和安全保障等关键环节。
配套资源
课程配备完整的学习支持体系,包括详实的工程师实践手册、可在主流平台使用的个性化学习助手,以及涵盖模型评估、微调和部署的实践工具集。每个知识点都附带丰富的参考资料,包括最新研究论文、教程和开源项目,帮助学习者持续跟踪行业发展。
学习路径
建议学习者根据个人基础选择性学习入门内容,再依次深入理论知识和实践应用。通过循序渐进的学习过程,结合配套资源和工具,逐步掌握 LLM 开发技能。课程内容紧跟技术发展,定期更新前沿知识,确保学习者始终掌握最新的 LLM 技术动态。
实践导向
课程特别强调动手实践,在工程师模块中提供大量实战案例。通过手把手指导,帮助学习者掌握 LLM 应用开发的各项技能,从而能够独立完成从模型选型、性能优化到最终部署的完整开发流程。