大模型开发

微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。

斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型（Language Models from Scratch）」相关课程和材料现已在网上全面发布！

今天为初学大模型智能体的朋友们汇总了8本零基础入门书籍，都是在人工智能大模型届多年畅销的书籍，也是众多从业者的选择，全文详细介绍了书籍主要内容。

今天，我整理了影响我最深的 10 个仓库，涵盖从 LLM 基础到 Agent 构建、生产部署的全链路。无论你是初学者还是想深入实战，这些资源都能帮你快速提升。

这个项目简直就是 RAG 领域的“葵花宝典”，它通过一系列精心设计的 Jupyter Notebooks，带你从 RAG 的基本架构，一路玩转到多查询、路由、高级检索和重排等各种骚操作。

今天，让我们深入剖析RAG技术的方方面面，从基础概念到高级优化，从理论原理到实战案例，帮你构建真正可用的企业级AI知识系统。

今天，我精选了6个在GitHub上获得超高人气的大模型教程，从实用性、易上手性和前沿性多维度为大家进行深度解析。

Hello-Agents作为DataWhale社区打造的智能体开发学习与实践框架，以“系统化学习、轻量化实战、完善评估”为核心，完美解决了智能体开发入门阶段的核心痛点。

LLaMA-Factory作为当前主流的大模型微调工具，凭借高效的训练框架与低门槛的操作设计，成为开发者快速落地定制化模型的优选方案。