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Happy-LLM：从零开始构建大模型

LLMTransformerPyTorchLLaMA2

介绍

本书面向具备Python和深度学习基础的读者，从NLP基础概念讲起，涵盖Transformer架构、预训练语言模型（PLM）及大语言模型（LLM）的原理与训练过程。实战部分基于PyTorch搭建LLaMA2模型，训练分词器，并演示预训练、SFT、高效微调、评测、RAG与智能体应用，帮助读者构建完整LLM知识体系。

章节要点

第 1 章NLP基础概念
第 2 章Transformer架构
第 3 章PLM
第 4 章LLM
第 5 章动手搭建大模型
第 6 章大模型训练流程实践
第 7 章大模型应用

替代候选

书现行百面大模型适合准备大模型岗位面试或系统梳理知识体系者；需具备一定基础，若只想快速上手应用则不适合。码现行LLM_book适合想系统入门 LLM 应用开发的 Python 开发者，尤其是对 LangChain 和 RAG 感兴趣的人。教程详细，但需注意仓库更新于 2025 年，内容可能基于当时版本，建议结合最新文档。若已熟悉 LLM 基础，可能觉得偏基础。码现行RAG-learning适合想系统学习 RAG 的初学者，但需注意仓库可能未持续更新，且未提供实际运行验证，建议结合官方文档使用。