LLM学习指南 - 入门版
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LLM学习指南 - 入门版

从零开始学习大语言模型，通过实践项目掌握 2026 年最新 LLM 技术。

本指南涵盖 Transformer 架构、预训练与微调、Prompt Engineering、RAG、Agent 等核心概念，并配备可运行的 Python 代码示例和 Mermaid 架构图，帮助读者快速建立 LLM 知识体系。

目录

  1. Transformer 基础 — 注意力机制、编码器-解码器架构
  2. 预训练与基座模型 — 训练流程、数据工程、Scaling Laws
  3. 微调与对齐 — SFT、RLHF、DPO 对齐技术
  4. Prompt Engineering — 提示设计、Few-shot、Chain-of-Thought
  5. RAG 与知识增强 — 检索增强生成、向量数据库
  6. LLM 应用开发 — Agent、工具调用、生产部署