“Happy-LLM”是一個開源項目,旨在幫助學習者深入理解大語言模型(LLM)的原理與實踐。該項目由Datawhale社區主導,旨在為初學者和進階者提供系統性的學習資源,涵蓋從理論到實踐的全面內容。
- Happy-LLM官網入口網址:https://datawhalechina.github.io/happy-llm/#/
- Happy-LLM開源項目官網入口網址:https://github.com/datawhalechina/happy-llm

Happy-LLM 的核心內容包括:
- 理論基礎:涵蓋自然語言處理(NLP)基礎知識、Transformer架構、預訓練語言模型(PLM)原理、大模型結構、訓練流程等。
- 實踐應用:提供代碼示例、項目實戰,如搭建和訓練LLM模型、微調(fine-tuning)、RAG(檢索增強生成)、智能體(Agent)等。
- 社區支持:項目鼓勵社區貢獻,提供開源文檔、GitHub倉庫、在線教程和社區交流。
Happy-LLM 的目標用戶包括大學生、研究人員、AI愛好者和開發者,適合具備一定編程和深度學習知識的學習者。項目強調“開源、共享、共學”的理念,旨在降低學習門檻,促進大語言模型技術的普及和應用。
Happy-LLM 是一個系統性、實踐性強、社區驅動的開源項目,旨在幫助學習者從零開始掌握大語言模型的原理與實踐。
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