happy-llm是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个 LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入 LLM 的浩瀚世界，探索 LLM 的无尽可能。

• Datawhale 开源免费 完全免费的学习本项目所有内容
• 深入理解 Transformer 架构和注意力机制
• 掌握 预训练语言模型的基本原理
• 了解 现有大模型的基本结构
• 动手实现 一个完整的 LLaMA2 模型
• 掌握训练 从预训练到微调的全流程
• 实战应用 RAG、Agent 等前沿技术

本项目适合大学生、研究人员、LLM 爱好者。在学习本项目之前，建议具备一定的编程经验，尤其是要对 Python 编程语言有一定的了解。最好具备深度学习的相关知识，并了解 NLP 领域的相关概念和术语，以便更轻松地学习本项目。

本项目分为两部分——基础知识与实战应用。第1章～第4章是基础知识部分，第5章～第7章是实战应用部分，将逐步带领大家深入 LLM 的底层细节。你可以根据个人兴趣和需求，选择性地阅读相关章节。

在阅读本书的过程中，建议你将理论和实际相结合。LLM 是一个快速发展、注重实践的领域，我们建议你多投入实战，复现本书提供的各种代码，同时积极参加 LLM 相关的项目与比赛，真正投入到 LLM 开发的浪潮中。

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