在今天这个 AI 浪潮席卷一切的时代，大语言模型（LLM）可以说是驱动一切的核心

从 ChatGPT 到 豆包、Kimi，我们每天都依赖于这些 LLM 展开工作

但对于我们广大的开发者和学习者而言，想要更深入了解 AI，这些问题始终绕不开：

“这些模型到底是怎么工作的？”

“我只会‘调包’，怎么才能真正理解 Transformer 的精髓？”

“我想自己训练一个模型，但 SFT、RLHF、RAG 这些术语就把我劝退了……”

我们想要深入了解，却不知道从哪里学起

最近我刚好在 GitHub 上发现了一个「宝藏」项目，就非常合适有以上问题的你了

它由国内知名的 AI 学习开源社区 DataWhale 打造，项目名字也很特别，就叫 Happy-LLM

项目地址放在文末了，不着急的先看一下我的介绍，看看适不适合你学

截至目前，这个项目在 GitHub 上已经狂揽 1.7万+ 的Star，这足以证明它的火爆

什么是 Happy-LLM？

HAPPY-LLM 的全名是《从零开始的大语言模型原理与实践教程》

这个项目就是开源在 GitHub 上的、手把手带你从零开始、完整构建并实践大语言模型的公开课

DataWhale 的初心，就是希望让这个复杂的学习过程变得“Happy”。

不需要你懂 AI，即便你是一个刚入门的“小白”，在这里也能够跟着教程一步步学会并构建属于自己的大模型

你可以“Happy”地收获什么

Happy-LLM 提供了一个极其科学、循序渐进的「从0到1」的学习路径：

1. 打牢地基 (原理)： 教程从最基础的 NLP 概念讲起，带你深入理解大模型的“发动机”——Transformer架构的核心原理
2. 构建骨架 (架构)： 清晰梳理从 BERT 到 GPT 的“预训练模型”演进，让你彻底搞懂不同 LLM 的架构设计与思想
3. 动手实操 (实践)： 指导你亲手实现 LLaMA2 这样的主流架构，并掌握 SFT、LoRA/QLoRA 等关键的微调与训练技术
4. 落地 (应用)： 带你探索当今最前沿的应用，Agent（智能体）以及如何科学地“评测”模型

官方宣传版本：

谁最适合学习 Happy-LLM？

在我看来，这个项目几乎是所有对 AI 感兴趣的从业者的必修课：

1. AI专业的学生： 这是最好的“第二课堂”，是教科书理论和工业界实践的完美桥梁
2. 希望转型的开发者： 想从传统IT转型到AIGC领域？别再犹豫，这可能是目前市面上最系统、最“快乐”的免费入门指南
3. AI研究者： 寻找一个干净、清晰的基线代码库（Reference Implementation）？Happy-LLM 也是一个绝佳的选择

最后

前段时间在某著名 App 里有个设计群，群主就交了 2w 多的学费去学这个

而且学完后她自己坦言还什么都不懂

Happy-LLM 这个项目，就是把这类关于大模型「课程」这类复杂昂贵的事情，变得“快乐”而普惠

如果你也想真正学会大模型的底层原理，令到自己在接下来的 AI agent 有更大的优势，那么，现在就打开你的浏览器，去给这个项目点上一个 Star 吧！

项目地址：https://github.com/datawhalechina/happy-llm

相信我，当你跑通第一个 Transformer，复现出第一个 LLaMA 时，你对 AI 的理解会上一个层次

同时你也会信心倍增，感受到拿到新时代「钥匙」的那种快感

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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