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珠海网站建设优化,网站图片如何优化,贵州专业建网站,织梦仿站建站网站建设实战《大模型白盒子构建指南》 是一个从原理出发、以“白盒”为导向、围绕大模型全链路的“手搓”大模型指南#xff0c;旨在帮助有传统深度学习基础的读者从底层原理出发#xff0c;“纯手搓”搭建一个清晰、可用的大模型系统#xff0c;包括大模型架构、大模型预训练、RAG 框架…《大模型白盒子构建指南》是一个从原理出发、以“白盒”为导向、围绕大模型全链路的“手搓”大模型指南旨在帮助有传统深度学习基础的读者从底层原理出发“纯手搓”搭建一个清晰、可用的大模型系统包括大模型架构、大模型预训练、RAG 框架、Agent 系统及大模型评估体系等。本项目将从基础原理出发深入剖析每一个技术点并附以完整的从零代码实现以细致讲解和代码注释帮助读者独立复现大模型核心部分并在复现中实现对大模型的深入理解与掌握。本项目旨在为广大学习者搭建一个清晰的、可用的、可复现的大模型世界帮助每一位有兴趣的学习者纯手工独立搭建自己的Tiny LLM Universe。项目的主要内容包括深入剖析大模型原理——Qwen Blog逐步预训练一个手搓大模型——Tiny Llama3如何评估你的大模型——Tiny Eval纯手工搭建 RAG 框架——Tiny RAG手搓一个最小的 Agent 系统——Tiny Agent深入理解大模型基础——Tiny Transformer开源地址https://github.com/datawhalechina/tiny-universe/tree/main图1.项目主页开源初心什么是大模型大模型LLM狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理NLP模型主要应用于自然语言理解和生成等领域广义上还包括机器视觉CV大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。随着百模大战的经久不衰开源或是闭源的大模型正不断刷新着模型能力上限逼近 AGI 的宏伟未来。随着大模型能力的不断增强基于大模型进行二次微调、应用开发的门槛也不断降低大模型正在不断深入各行各业为生产生活赋予智能力量。然而, 大部分教程目标在于指导开发者如何基于高度封装的 API, 开源框架实现便捷、快速的开发和训练有利于初学者入门却忽视了掌握模型原理、框架内部细节的重要性。不管是大模型本身还是基于大模型的赋能系统 RAG, Agent又或者是开发应用大模型的必备组件评估体系都有丰富的基于工具包的使用教程使很多学习者**“知其然而不知其所以然”只能机械地使用工具包而无法从原理出发进行自由的魔改。本项目旨在抛弃高度封装的工具包与 API从底层Pytorch 层出发“纯手搓”**一个大模型系统完成大模型的 RAG 、 Agent 、Eval 任务帮助具备一定的大模型基础的学习者进一步掌握大模型原理拥抱更自由、更丰富也更精彩的大模型世界。我们希望本项目能为广大学习者提供一个可以看得见、够得着、跟得上的大模型实践机会。让大家在实践中学习不断提升自己的技术水平。我们希望为更多学习者打开 LLM 的神奇世界以“知其然更知其所以然”的心态搭建属于自己的“Tiny LLM Universe”。项目受众本项目适合以下学习者掌握了大模型的基本应用想要学习原理但不知从何开始好奇心旺盛、求知欲强的同学具备一定的学习热情的同学对大模型的RAG、Agent、Eval任务感兴趣并想要从原理层面了解喜欢动手实践写代码想要从零开始手写大模型的 RAG、Agent、Eval 任务想要了解大模型的底层原理提升自己的大模型技术水平。项目亮点本项目旨在全流程 从零手搓本项目目前包含 LLM 全流程从 Model, 到 pretrainRAGAgentEval打造 LLM 全栈教程区别于大型的算法包我们的项目代码对初级开发者更 简洁清晰更“白盒子”欢迎大家参与贡献哦一起打造一个更好的 LLM 生态学习指南本教程目的在于为 LLM 学习者提供一份全链路最简实现框架帮助大模型学习者更好掌握内部原理。因此本教程更适合具有一定 NLP, 深度学习经验的学习者食用。如果是初学者小白建议首先看查下“Qwen-blog”章节的直播内容是否能理解如果首节课程理解有困难建议先移步本课程的姊妹项目“self-llm”进行探索。本教程摒弃使用高度封装的 API, 旨在进行全流程手搓解析大模型的细节。基本没有显存与硬件等设备的需求, 拥有一张大于2G 显存的显卡即可玩遍本项目~~文章最后为什么要做这样一个项目作为一名学习者我在初尝深度学习的时候就喜欢 line-by-line 研读代码。从踏上研究这条道路时深感能得到一份优质的开源代码有多么的不容易基本每一行都不舍得掠过研读完每一处细节才肯放下…这种对于优质材料打破沙锅问到底的方式是我的学习习惯我和项目的伙伴们也一直受益于此学习方式。基于此伙伴们和我决心为 LLM 系列开创一个从零手搓的教程帮助更多学习这门深入了解 LLM 的每一处细节让“黑箱”从此消失最后由于贡献者团队时间仓促、精力有限教程难免有些疏漏甚至错误我们期望学习者在学习的同时也能积极给我们建议或者直接对项目进行贡献让我们共同打磨教程为后面的学习者提供更好的内容。补充为什么要叫“tiny-universe”?虽然本项目聚焦于 LLM但绝不仅志只在 LLM。在未来,项目将持续更新tiny-rltiny-rlhftiny-diffusion…等更多优质手搓项目正在火热开发中也欢迎大家在 issue 中提出你想学习的 Model更欢迎大佬前来莅临指导共同为开源宇宙添砖 java想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”