近期开源的1份教程（LLM-Cookbook）和1个源码工程（MiniMind），助你亲自上手大模型的“构建+训练+应用”

推荐2份资料，助力入门LLM开发~

1、面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook

基于吴恩达老师大模型系列课程内容，对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优，覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程，用最适合国内学习者的方式，指导国内开发者如何学习、入门 LLM 相关项目。

本教程共包括 11 门课程，分为必修类、选修类两个类别。

1.1 必修内容

（1）面向开发者的 Prompt Engineering。

（2）搭建基于 ChatGPT 的问答系统。

（3）使用 LangChain 开发应用程序。

（4）使用 LangChain 访问个人数据。

1.2 选修内容

（1）使用 Gradio 搭建生成式 AI 应用。

（2）结合 wandb评估、调试、改进生成式 AI。

（3）结合 lamini 框架在本地基于个人数据微调开源大语言模型。

（4）针对检索增强生成，讲述了多种高级检索技巧。

（5）基于 Chroma 的高级检索。

（6）搭建和评估高级 RAG 应用。

（7）LangChain 的 Functions、Tools 和 Agents。

（8）Prompt 高级技巧。包括 CoT、自我一致性等的理论与代码实现。

2、从0开始调出超小语言模型 - MiniMind

此开源项目旨在完全从0开始，用最普通的个人GPU即可训练出仅为25.8M的超小语言模型。

开源了LLM的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调、直接偏好强化学习(DPO)算法、模型蒸馏算法等全过程代码。

项目所有核心算法代码均从0使用PyTorch原生重构！不依赖第三方库提供的抽象接口。

3、小结

借助以上两份资料上手实践，相信朋友们定能对LLM有更直观的理解和感受~

附：参考链接

• 《LLM Cookbook》：

  https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

• 《MiniMind》：

  https://github.com/jingyaogong/minimind?tab=readme-ov-file

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• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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