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在今天这个 AI 浪潮席卷一切的时代，大语言模型（LLM）可以说是驱动一切的核心,从 ChatGPT 到 豆包、Kimi，我们每天都依赖于这些 LLM 展开工作。
但对于我们广大的开发者和学习者而言，想要更深入了解 AI，这些问题始终绕不开：
“这些模型到底是怎么工作的？”
“我只会‘调包’，怎么才能真正理解 Transformer 的精髓？”
“我想自己训练一个模型，但 SFT、RLHF、RAG 这些术语就把我劝退了……”
我们想要深入了解，却不知道从哪里学起,最近我刚好在 GitHub 上发现了一个「宝藏」项目，就非常合适有以上问题的你了,它由国内知名的 AI 学习开源社区 DataWhale 打造，项目名字也很特别，就叫 Happy-LLM!
项目地址放在文末了，不着急的先看一下我的介绍，看看适不适合你学,截至目前，这个项目在 GitHub 上已经狂揽 1.7万+ 的Star，这足以证明它的火爆。
什么是 Happy-LLM？
HAPPY-LLM 的全名是《从零开始的大语言模型原理与实践教程》
这个项目就是开源在 GitHub 上的、手把手带你从零开始、完整构建并实践大语言模型的公开课
DataWhale 的初心，就是希望让这个复杂的学习过程变得“Happy”。
不需要你懂 AI，即便你是一个刚入门的“小白”，在这里也能够跟着教程一步步学会并构建属于自己的大模型
你可以“Happy”地收获什么
Happy-LLM 提供了一个极其科学、循序渐进的「从0到1」的学习路径：
- 打牢地基 (原理)： 教程从最基础的 NLP 概念讲起，带你深入理解大模型的“发动机”——Transformer架构的核心原理
- 构建骨架 (架构)： 清晰梳理从 BERT 到 GPT 的“预训练模型”演进，让你彻底搞懂不同 LLM 的架构设计与思想
- 动手实操 (实践)： 指导你亲手实现 LLaMA2 这样的主流架构，并掌握 SFT、LoRA/QLoRA 等关键的微调与训练技术
- 落地 (应用)： 带你探索当今最前沿的应用，Agent（智能体）以及如何科学地“评测”模型
官方宣传版本：
谁最适合学习 Happy-LLM？
在我看来，这个项目几乎是所有对 AI 感兴趣的从业者的必修课：
- AI专业的学生： 这是最好的“第二课堂”，是教科书理论和工业界实践的完美桥梁
- 希望转型的开发者： 想从传统IT转型到AIGC领域？别再犹豫，这可能是目前市面上最系统、最“快乐”的免费入门指南
- AI研究者： 寻找一个干净、清晰的基线代码库（Reference Implementation）？
Happy-LLM也是一个绝佳的选择
最后
前段时间在某著名 App 里有个设计群，群主就交了 2w 多的学费去学这个
而且学完后她自己坦言还什么都不懂
Happy-LLM 这个项目，就是把这类关于大模型「课程」这类复杂昂贵的事情，变得“快乐”而普惠
如果你也想真正学会大模型的底层原理，令到自己在接下来的 AI agent 有更大的优势，那么，现在就打开你的浏览器，去给这个项目点上一个 Star 吧！
项目地址： https://github.com/datawhalechina/happy-llm
相信我，当你跑通第一个 Transformer，复现出第一个 LLaMA 时，你对 AI 的理解会上一个层次，同时你也会信心倍增，感受到拿到新时代「钥匙」的那种快感！
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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