现在的网上充斥着各种割韭菜的AI课程，比如李一舟的199课程。为了让大家别被割韭菜了，今天推荐一个开源项目，它帮你整理好了大模型学习的roadmap，有资料有代码还免费，它就是：llm-course。

llm-course是什么?

本项目的内容是一个针对大语言模型的课程，在之前的热点汇总中和大家提过，当时项目内容没有完整，缺了LLM工程师部分，现在项目终于完整了，我特意喊大家来学习。

本项目中包含了学习大语言模型的roadmap和colab notebook，很适合从头来学习入门一下LLM。学习党们可以出手了，赶快学起来吧。

项目分成3个部分，分别是：

我也去看了下作者，还是很厉害的，目前是JP摩根的首席机器学习科学家。在huggingface上也很活跃，参与了多个paper，另外还出了一本神经网络的书。

下面是它的GitHub star历史，可以看出进入2024年大家学习LLM的热情很高涨。

开始学习

项目最好的一点是将学习分成了3种场景，并且针对性的给出了一个roadmap，让学习更有针对性。每个部分整理了相关的资料，当然内容大部分是整理的，也不是他自己写的。同时提供了一些和LLM相关的notebook代码和文章。

对于想入门和进入相关行业的人，学习LLM Fundamentals即可，其中包含了数学基础、Python、神经网络和自然语言处理4个部分。

第二个学习路径是LLM科学家，如果你想构建自己的大模型，可以往这个方向学习。包括了：

LLM架构，构建指令数据集，预训练模型，监督微调，根据人类反馈进行强化学习，评价，量化和新趋势，共8个部分。

第三部分是大模型工程师，学习如何构建可在生产中使用的由 LLM 支持的应用程序，重点是增强模型和部署它们。包括了：运行LLM，构建向量存储，检索增强生成，高级RAG，推理优化，部署LLM，LLM安全。

整个项目相关的各种资料都是英文的，所以学习需要有一些语言基础，当然现在翻译工具都很方便，应该问题不大。另外如果觉得外国的内容不好理解，也可以按照roadmap中的模块，自己找一下对应部分的中文内容来学习。

现在网络上各种卖课的真是太多了，而且大多都是垃圾内容，所以大家一定要认真辨别。对于像LLM这类的内容，在GitHub或者开放途径是有着大量学习资料，完全没有必要花钱买。如果你说你不想阅读，就想听人给你讲，那就没法子了。