llm-course： 三张图快速了解 50k Stars 大模型教程

《Large Language Model Course》（简称 LLM-Course）是 GitHub 50k Stars 大模型教程的开源项目，由开发者 mlabonne 创建并维护。

https://github.com/mlabonne/llm-course

LLM-Course为学习者提供了一条从理论到应用的全链路大模型学习路径，课程分为三大模块：LLM 基础知识（涵盖数学、Python与神经网络基础）、LLM 科学家（聚焦模型架构设计与训练优化技术）以及LLM 工程师（侧重应用开发与部署实践）。

开源作者 mlabonne 通过整合 Hugging Face 生态、PyTorch 框架，构建了覆盖数据预处理、模型量化到 RAG 系统搭建的完整工具链，可以作为开发者入门大模型的首选教程。下面通过三张图快速了解LLM-Course的三大模型。

第一张图：LLM 基础知识

LLM Fundamentals是可选的。涵盖有关数学、Python 和神经网络的基础知识，形成“数学→Python→神经网络→NLP”的递进学习路径。

1. 机器学习的数学基础

• Linear Algebra（线性代数）

• Calculus（微积分）

• Probability and Statistics（概率与统计）

2. 机器学习的数学基础

• Python Basics（Python基础）

• Data Science Libraries（数据科学库，如NumPy/Pandas）

• Data Preprocessing（数据预处理）

• Machine Learning Libraries（机器学习库，如Scikit-learn）

3. 神经网络

• Fundamentals（基础原理）

• Training and Optimization（训练与优化）

• Overfitting（过拟合问题）

• Implement an MLP（实现多层感知机）

4. 自然语言处理

• Text Preprocessing（文本预处理）

• Feature Extraction Techniques（特征提取技术）

• Word Embeddings（词嵌入模型）

• Recurrent Neural Networks（循环神经网络）

第二张图：LLM科学家

LLM 科学家专注于使用最新技术构建最好的 LLM。从Transformer架构设计出发，依次经过预训练、后训练数据生成、监督微调、偏好对齐、评估、量化，最终探索新趋势。

1. Transformer架构（Architecture）

• 架构概述（Overview）

• 标记化（Tokenization）

• LLM架构设计（The LLM Architecture）

• 注意力机制（Attention Mechanisms）

• 采样技术（Sampling Techniques）

2. 预训练（Pre-training）

• 数据准备（Data Preparation）

• 分布式训练（Distributed Training）

• 训练监控（Training Monitoring）

• 存储与对话模板（Storage & Chat Template）

3. 后训练数据集（Post-training）

• 合成数据生成（Synthetic Data Generation）

• 数据增强（Data Enhancement）

• 质量过滤（Quality Filtering）

• 训练技术与参数（Training Techniques & Parameters）

4. 监督微调（Supervised Fine-Tuning）

• 分布式训练（Distributed Training）

• 训练监控（Monitoring）

• 拒绝采样（Rejection Sampling）

• 直接偏好优化（Direct Preference Optimization）

5. 偏好对齐（Preference Assignment）

• 奖励模型（Reward Model）

• 强化学习（Reinforcement Learning）

6. 评估（Evaluation）

• 自动化基准测试（Automated Benchmarks）

• 人工评估（Human Evaluation）

• 基于模型的评估（Model-based Evaluation）

• 反馈信号（Feedback Signal）

7. 量化（Quantization）

• 基础技术（Base Techniques）

• GGUF与llama.cpp格式

• GPTQ & AWQ量化方法

• SmoothQuant & ZeroQuant优化

8. 新趋势（New Trends）

• 模型融合（Model Merging）

• 多模态模型（Multimodal Models）

• 可解释性（Interpretability）

• 测试时计算优化（Test-time Compute）

第三张图：LLM工程师

LLM 工程师专注于创建基于 LLM 的应用程序并部署它们。从基础模型调用开始，逐步深入向量存储构建、RAG增强、智能体开发、推理优化、部署落地，最终聚焦安全性，覆盖全生命周期。

1. 运行LLM（Running LLMs）

• LLM APIs（LLM接口调用）

• Open-source LLMs（开源模型使用）

• Prompt Engineering（提示词工程）

• Structuring Outputs（结构化输出设计）

• Ingesting Documents（文档摄取）

• Splitting Documents（文档分块）

2. 构建向量存储（Building a Vector Storage）

• Embedding Models（嵌入模型）

• Vector Databases（向量数据库）

• Orchestrators（流程编排工具）

3. 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）

• Memory（记忆机制）
• Evaluation（效果评估）
• Query Construction（查询构建）
• Features（功能扩展）

4. 高级RAG技术（Advanced RAG）

• Post-processing（后处理方法）

• Program LLMs（程序化调用LLM）

5. 智能体（Agents）

• Agent Fundamentals（智能体基础）

• Agent Framework（智能体框架）

• Multi-agent（多智能体系统）

6. 推理优化（Inference Optimization）

• Flash Attention（注意力加速技术）

• Key-value Cache（键值缓存）

• Speculative Decoding（推测解码）

7. 部署LLM（Deploying LLMs）

• Local Deployment（本地部署）

• Demo Deployment（演示部署）

• Server Deployment（服务器部署）

• Edge Deployment（边缘设备部署）

8. 保障LLM安全（Securing LLMs）

• Prompt Hacking（提示词攻击防护）

• Backdoors（后门检测）

• Defensive Measures（防御措施）

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

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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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