大模型最新开源教程：从零开始的大模型原理与实践教程-编程实验室

Happy-LLM

📚 从零开始的大语言模型原理与实践教程

深入理解 LLM 核心原理，动手实现你的第一个大模型

🎯 项目介绍

很多小伙伴在看完 Datawhale开源项目： self-llm 开源大模型食用指南后，感觉意犹未尽，想要深入了解大语言模型的原理和训练过程。于是我们（Datawhale）决定推出《Happy-LLM》项目，旨在帮助大家深入理解大语言模型的原理和训练过程。

本项目是一个系统性的 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。

✨ 你将收获什么？

📚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

📖 内容导航

章节	关键内容	状态
前言	本项目的缘起、背景及读者建议	✅
第一章 NLP 基础概念	什么是 NLP、发展历程、任务分类、文本表示演进	✅
第二章 Transformer 架构	注意力机制、Encoder-Decoder、手把手搭建 Transformer	✅
第三章预训练语言模型	Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-Only 模型对比	✅
第四章大语言模型	LLM 定义、训练策略、涌现能力分析	✅
第五章动手搭建大模型	实现 LLaMA2、训练 Tokenizer、预训练小型 LLM	✅
第六章大模型训练实践	预训练、有监督微调、LoRA/QLoRA 高效微调	✅
第七章大模型应用	模型评测、RAG 检索增强、Agent 智能体	✅

💡 如何学习

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，从浅入深介绍 LLM 的基本原理。

其中，第1章简单介绍 NLP 的基本任务和发展，为非 NLP 领域研究者提供参考；

第2章介绍 LLM 的基本架构——Transformer，包括原理介绍及代码实现，作为 LLM 最重要的理论基础；

第3章整体介绍经典的 PLM，包括 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构，也同时介绍了当前一些主流 LLM 的架构和思想；

第4章则正式进入 LLM 部分，详细介绍 LLM 的特点、能力和整体训练过程。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。

其中，第5章将带领大家者基于 PyTorch 层亲手搭建一个 LLM，并实现预训练、有监督微调的全流程；

第6章将引入目前业界主流的 LLM 训练框架 Transformers，带领学习者基于该框架快速、高效地实现 LLM 训练过程；

第7章则将介绍基于 LLM 的各种应用，补全学习者对 LLM 体系的认知，包括 LLM 的评测、检索增强生产（Retrieval-Augmented Generation，RAG）、智能体（Agent）的思想和简单实现。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。我们鼓励你关注 Datawhale 及其他 LLM 相关开源社区，当遇到问题时，你可以随时在本项目的 issue 区提问。

最后，欢迎每一位读者在学习完本项目后加入到 LLM 开发者的行列。作为国内 AI 开源社区，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。

我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯，以自由、平等的开源精神，拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。