《大模型基础》教材1 条命令拿全 22M 完整版与 6 个分章 PDF【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs《大模型基础》是浙大团队开源的大语言模型教材六章内容从语言模型基础一路讲到 RAG配套按章节整理的经典论文列表和按周归档的 Arxiv 进展报告。这篇文章带你依次做三件事拿到想要的 PDF、核对文件完整、读完一章后接上论文和前沿动态。几分钟就能走完1 条命令拿全套。你将完成拿到某一章的 PDF不下载全套clone 全套教材核对 8 份 PDF 都在读完一章后找到对应的经典论文看懂本周的大模型前沿动态如何找到单章 PDF 并直接下载 进入《大模型基础》教材文件夹。注意 22M 的完整版 PDF 就放在这里不在仓库根目录6 个分章文件在更深一级的《大模型基础》分章节内容子目录中文件名直接就是第X章 xxx.pdf想要哪章拿哪章。拿单章有两条路浏览器打开该子目录点目标 PDF 直接下载适合只想要一章或者 clone 仓库后把单章拷出来用。只想学 Prompt 工程的话点第3章 Prompt 工程.pdf7.8M即可不必顺带搬走 22M 的全套。教材文件夹里的全部文件列在下面按需选择文件所属章节何时需要它大小大模型基础 完整版.pdf全部六章系统通读或考前过全书22M第1章 语言模型基础.pdf第1章 · 统计、RNN 与 Transformer入门学模型基础2.0M第2章 大语言模型架构.pdf第2章 · Encoder 与 Decoder 架构对比学模型架构6.1M第3章 Prompt 工程.pdf第3章 · 上下文学习与思维链只想学提示技巧7.8M第4章 参数高效微调.pdf第4章 · LoRA 等低秩适配学参数高效微调2.9M第5章 模型编辑.pdf第5章 · ROME 等编辑方法研究模型知识编辑5.1M第6章 检索增强生成.pdf第6章 · RAG 架构与检索生成学 RAG6.6MFoundation_of_LLMs.pdf英文草稿需要英文对照GPT 机翻44M如何 clone 大模型基础全套教材 在终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMsclone 完成后本地会多出一个Foundations-of-LLMs目录教材、论文列表、周度进展一次到位接下来就可以进行核对。阅读前有个提醒仓库里还有一份 44M 的英文草稿Foundation_of_LLMs.pdf位于 Foundations_of_LLMs(English_version) 目录它目前还是 GPT 机翻的草稿所以系统学习请以中文版为准。教材保持月度更新论文列表也在持续补充。之后想要新版在仓库目录执行git pull即可你会看到新版教材和新增的进展报告被拉下来。clone 后如何核对 8 份 PDF 是否齐全 ✅在仓库目录执行find . -name *.pdf它会把仓库里所有 PDF 列出来应当正好 8 个六章完整版 1 份、单章文件 6 份、英文草稿 1 份。如果发现某个文件是 0KB 或打不开多半是网络中断所致重新 clone 或检查网络连接再核对一次大小完整版应为 22M 左右。读完一章后如何匹配经典论文 打开大模型经典论文列表/readme.md。这份文件与教材共用一套章节结构顶部是全书目录锚点点章节名直接跳转每个小节下列出经典论文每条带标题、发表 venueICLR、NeurIPS、ACL 等、作者、PDF 链接、年份。用法举例读完第 4 章翻到低秩适配方法一节从 LoRA 原文开始往下读十几篇后续工作。你每读完一章就翻对应小节节奏最顺。Arxiv 周度进展报告在哪看、怎么读 找到Arxiv 一周进展报告大模型方向目录。子目录按日期区间建比如20241220-20241226/每个子目录是当周的几篇专题解读覆盖 DPO、RAG、Agent、解码策略等方向。阅读前提醒它是周度动态不是教材正文别按章节顺序读每周翻一次当周子目录即可。遇到问题可以直接发邮件给作者xuwenyizju.edu.cnREADME 中有列。教材、经典论文列表、周度进展报告都在这一个仓库里clone 完照着开头的 4 项任务逐项做完即可。【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
《大模型基础》教材：1 条命令拿全 22M 完整版与 6 个分章 PDF
《大模型基础》教材1 条命令拿全 22M 完整版与 6 个分章 PDF【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs《大模型基础》是浙大团队开源的大语言模型教材六章内容从语言模型基础一路讲到 RAG配套按章节整理的经典论文列表和按周归档的 Arxiv 进展报告。这篇文章带你依次做三件事拿到想要的 PDF、核对文件完整、读完一章后接上论文和前沿动态。几分钟就能走完1 条命令拿全套。你将完成拿到某一章的 PDF不下载全套clone 全套教材核对 8 份 PDF 都在读完一章后找到对应的经典论文看懂本周的大模型前沿动态如何找到单章 PDF 并直接下载 进入《大模型基础》教材文件夹。注意 22M 的完整版 PDF 就放在这里不在仓库根目录6 个分章文件在更深一级的《大模型基础》分章节内容子目录中文件名直接就是第X章 xxx.pdf想要哪章拿哪章。拿单章有两条路浏览器打开该子目录点目标 PDF 直接下载适合只想要一章或者 clone 仓库后把单章拷出来用。只想学 Prompt 工程的话点第3章 Prompt 工程.pdf7.8M即可不必顺带搬走 22M 的全套。教材文件夹里的全部文件列在下面按需选择文件所属章节何时需要它大小大模型基础 完整版.pdf全部六章系统通读或考前过全书22M第1章 语言模型基础.pdf第1章 · 统计、RNN 与 Transformer入门学模型基础2.0M第2章 大语言模型架构.pdf第2章 · Encoder 与 Decoder 架构对比学模型架构6.1M第3章 Prompt 工程.pdf第3章 · 上下文学习与思维链只想学提示技巧7.8M第4章 参数高效微调.pdf第4章 · LoRA 等低秩适配学参数高效微调2.9M第5章 模型编辑.pdf第5章 · ROME 等编辑方法研究模型知识编辑5.1M第6章 检索增强生成.pdf第6章 · RAG 架构与检索生成学 RAG6.6MFoundation_of_LLMs.pdf英文草稿需要英文对照GPT 机翻44M如何 clone 大模型基础全套教材 在终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMsclone 完成后本地会多出一个Foundations-of-LLMs目录教材、论文列表、周度进展一次到位接下来就可以进行核对。阅读前有个提醒仓库里还有一份 44M 的英文草稿Foundation_of_LLMs.pdf位于 Foundations_of_LLMs(English_version) 目录它目前还是 GPT 机翻的草稿所以系统学习请以中文版为准。教材保持月度更新论文列表也在持续补充。之后想要新版在仓库目录执行git pull即可你会看到新版教材和新增的进展报告被拉下来。clone 后如何核对 8 份 PDF 是否齐全 ✅在仓库目录执行find . -name *.pdf它会把仓库里所有 PDF 列出来应当正好 8 个六章完整版 1 份、单章文件 6 份、英文草稿 1 份。如果发现某个文件是 0KB 或打不开多半是网络中断所致重新 clone 或检查网络连接再核对一次大小完整版应为 22M 左右。读完一章后如何匹配经典论文 打开大模型经典论文列表/readme.md。这份文件与教材共用一套章节结构顶部是全书目录锚点点章节名直接跳转每个小节下列出经典论文每条带标题、发表 venueICLR、NeurIPS、ACL 等、作者、PDF 链接、年份。用法举例读完第 4 章翻到低秩适配方法一节从 LoRA 原文开始往下读十几篇后续工作。你每读完一章就翻对应小节节奏最顺。Arxiv 周度进展报告在哪看、怎么读 找到Arxiv 一周进展报告大模型方向目录。子目录按日期区间建比如20241220-20241226/每个子目录是当周的几篇专题解读覆盖 DPO、RAG、Agent、解码策略等方向。阅读前提醒它是周度动态不是教材正文别按章节顺序读每周翻一次当周子目录即可。遇到问题可以直接发邮件给作者xuwenyizju.edu.cnREADME 中有列。教材、经典论文列表、周度进展报告都在这一个仓库里clone 完照着开头的 4 项任务逐项做完即可。【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
