Keanu_i的博客

Agent+RAG实现检索，可以用来学习Agent+RAG！

Langchain实现RAG项目，可以用来学习使用Langchain！

RLHF-PPO实现NL2SQ，可以用来学习RLHF-PPO！

GRPO的数学推理模型，可以用来学习GRPO！

RLHF推荐模型对齐项目，可以用来学习RLHF！

强化学习对比实验，可以用来学习强化学习知识！

Agent微调智能客服项目，可以用来学习Agent微调！

大模型学习资料，涵盖模型预训练到推理以及微调技术

内容概要：本文档是居丽叶的大模型自学计划表-完整版，旨在帮助学习者系统地掌握大模型相关的知识。文档内容涵盖自注意力机制、Transformer架构、位置编码、归一化方法、模型微调、强化学习、模型压缩、分布式训练、调参技巧、提示工程、RAG（检索增强生成）、长上下文处理、图谱索引、Agent相关概念及其实现、多智能体系统、KV缓存、推理评估、预训练等多个方面。每个主题都提供了重点学习内容和推荐阅读资料，确保学习者能够深入理解各个知识点，并通过实际项目加深理解。 适合人群：具备一定编程基础并对大模型有深入认知需求的学生或研究人员，尤其是不急于找实习或工作的学习者。 使用场景及目标：①帮助学习者构建完整的LLM知识体系；②提供详细的每日学习计划，确保学习者可以按部就班地掌握大模型的核心技术和应用场景；③通过跑玩具项目，使学习者了解代码写法，为日后工作中的落地应用做准备；④通过项目代码深化对应的技术原理；⑤了解大模型在不同场景中的具体应用。 其他说明：文档建议的学习时间节点可根据个人情况进行调整。此外，对于急于寻找实习或工作的同学，还有专门的速成版学习计划可供选择。学习过程中，建议结合内容分析和方案设计进行实践，并调试相关代码。

ChatGLM微调推荐模型，可以用来学习推荐模型以及微调技术

LLaMa 微调对话总结，可以用于学习大模型微调技术

大模型八股知识，可以用来复习使用！

经典机器学习方法，可以用来系统复习相关知识

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