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一、项目概述
《Happy-LLM》项目是一个系统性的 LLM 学习教程的开源项目，旨在帮助学习者深入理解大语言模型的核心原理和训练过程，并能够亲手搭建和训练一个 LLM。
适合大学生、研究人员和 LLM 爱好者阅读，建议具备一定的编程经验（尤其是 Python）和深度学习基础。
二、内容结构
《Happy-LLM》的内容分为"基础理论"和"实战应用"两大部分，共7章，难度由浅入深。
第一部分：基础理论
- 第 1 章：NLP 与 LLM 基础：从分词、词向量讲到PLM发展历程，为 LLM 学习铺垫基础。
- 第 2 章：Transformer 架构详解：拆解输入层、编码器、解码器、输出层，配合数学公式推导与代码实现，吃透核心原理；
- 第 3 章：预训练语言模型：整体介绍经典的 PLM，包括 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构，也同时介绍了当前一些主流 LLM 的架构和思想。
- 第 4 章：LLM特性与训练流程：详细介绍 LLM 的特点和能力，以及大模型"预训练→SFT（有监督微调）→RLHF（人类反馈强化学习）"的全流程。
第二部分：实战应用
- 第 5 章：LLaMA2 模型实现：手动复现模型结构、训练专属 Tokenizer，完成从 0 到 1 的模型搭建。
- 第 6 章：LLM 微调技术：对比全参数微调与 LoRA/QLoRA 的优缺点，实战微调 7B 模型并部署推理。
- 第 7 章：RAG 与 Agent 开发：搭建向量数据库、实现检索增强生成，开发能调用工具的智能体应用。
三、核心学习收获
通过《Happy-LLM》的学习，你将获得 5 项关键能力，覆盖 LLM 开发的全流程。掌握这些技能，你也能玩转 LLM。
1. 深入理解 Transformer 架构与注意力机制
Transformer 是所有现代LLM的基础，教程从原始论文出发，详解其核心模块：
- 词嵌入：将 Token 转为固定维度向量。
- 位置编码：通过正弦/余弦函数添加序列顺序信息。
- 多头注意力：并行计算多维度语义关联。
- 前馈神经网络：特征提取与非线性变换。
不仅能看懂架构图，还能手动推导注意力权重计算公式，理解"为什么注意力机制能捕捉长距离依赖。
2. 掌握预训练语言模型（PLM）的经典架构
LLM 是预训练语言模型（PLM）的升级版，教程系统梳理了 PLM 的三大经典架构：
- Encoder-only（如 BERT）：双向注意力，擅长理解类任务（文本分类、实体识别）。
- Decoder-only（如 GPT）：单向注意力，擅长生成类任务（文本生成、对话）。
- Encoder-Decoder（如 T5）：双向编码+单向解码，擅长翻译、摘要等序列转换任务。
理解这些架构的差异，能帮你在实际应用中选择合适的模型底座。
3. 从零实现LLaMA2模型：亲手搭建你的第一个大模型
教程的实战核心是带领学习者手动实现 Meta 的 LLaMA2 模型：
- 模型结构定义：Transformer Decoder 层堆叠。
- Tokenizer 训练：基于 BPE 算法处理文本。
- 参数参数初始化、前向传播计算，全程代码可调试。
这一步能让你彻底打破对大模型的敬畏心理，理解 LLaMA2 模型的核心模块。
4. 掌握LLM全流程训练：从预训练到微调
LLM 训练分为预训练、微调两大阶段：
- 预训练阶段：在海量无标注文本上训练模型，学习语言规律。
- 微调阶段：通过指令数据（SFT）或人类反馈（RLHF）优化模型输出，使其对齐人类需求。
教程不仅讲解原理，还提供工程实践技巧，例如用 LoRA/QLoRA 微调 7B 模型。
5. 前沿技术落地：RAG、Agent应用开发
将 LLM 与实际业务结合，聚焦两大前沿应用：
- RAG（检索增强生成）：通过"文档分块→向量化→向量数据库检索→生成答案"的流程，让LLM能调用外部知识库，解决知识过时幻觉问题；
- Agent（智能体）：教模型规划任务、调用工具（如计算器、搜索引擎），实现复杂目标（如"写报告→查数据→可视化"全流程自动化）。
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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