最近在深入大模型技术，发现整个开源生态的发展真是日新月异。为了不掉队，我系统性地收集和整理了一批核心的技术资料与GitHub仓库，从最基础的模型微调，到前沿的强化学习对齐，再到完整的端到端应用搭建。
今天这篇文章，就想把这些“宝藏”分享给大家。无论你是想理解如何训练一个属于自己的模型，还是希望将大模型更安全、高效地集成到应用中，这份清单都能为你提供一个清晰的路线图。让我们一起推开这扇门，探索大模型技术的核心引擎。
Awesome-Chinese-LLM
本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！
github地址：https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM?tab=readme-ov-file
Awesome-LLM
本项目包括了大型语言模型的精选论文列表，尤其涉及ChatGPT的相关研究。该清单同时收录了LLM训练框架、模型部署工具、LLM课程与教程，以及所有公开的LLM模型检查点和API接口。
github地址：https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM
LLaMA-Factory
LLaMA-Factory是一个由北航团队开源的低代码大模型微调框架，旨在简化和加速大型语言模型的训练、微调和部署流程。它通过提供统一的模块和友好的Web界面，让用户即使没有深厚的编码背景，也能高效地对上百种主流大模型进行定制化微调。
github地址：https://github.com/hiyouga/
Transformer架构解读
国外大神对Transformer架构的完美的图解。
地址：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
地址：https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-part-1-overview-of-functionality-95a6dd460452/
nanoGPT
这是用于训练/微调中等规模GPT模型最简单、最快的代码库。该项目是对minGPT的重构，侧重实战性而非教学性。目前虽处于积极开发阶段，但现有train.py文件已在OpenWebText数据集上成功复现了GPT-2（124M）模型，在8*A100 40GB节点上训练约4天即可完成。代码本身简洁易读：train.py是约300行的标准训练循环，model.py是约300行的GPT模型定义，可选择加载OpenAI发布的GPT-2权重。整个项目结构便是如此清晰明了。
github地址：https://github.com/karpathy/nanoGPT/tree/master
百川大模型-7B
本库是由百川智能提供，它开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark（C-Eval/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。
github地址：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-7B/tree/main
peft库
微调大型预训练模型往往因其规模庞大而成本高昂，难以广泛应用。参数高效微调（PEFT）方法通过仅微调少量（额外）模型参数而非全部参数，实现了大型预训练模型在下游任务中的高效适配。这显著降低了计算和存储成本。目前最先进的PEFT技术已达到与全参数微调模型相当的性能。
PEFT已与以下框架深度集成：Transformers（用于简化模型训练推理）、Diffusers（用于便捷管理不同适配器）、Accelerate（用于大模型的分布式训练推理）。
github地址：https://github.com/huggingface/peft
Llama 库
Llama（LargeLanguageModelMetaAI）是由 Meta（原 Facebook）公司开发的一系列开源大语言模型。它已经成为人工智能领域，特别是开源社区中，最具影响力和最受欢迎的模型家族之一。
github地址：https://github.com/meta-llama/llama/tree/main
Chinese-LLaMA-Alpaca
本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型，以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。
github地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
Huatuo-Llama-Med-Chinese
本项目开源了经过中文医学指令精调/指令微调(Instruction-tuning) 的大语言模型集，包括LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom、活字模型等。我们基于医学知识图谱以及医学文献，结合ChatGPT API构建了中文医学指令微调数据集，并以此对各种基模型进行了指令微调，提高了基模型在医疗领域的问答效果。
github地址：https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese
trl库
TRL 是一个先进库，专为使用监督微调（SFT）、近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）等先进技术对基础模型进行后训练而设计。该库基于Transformers生态系统构建，支持多种模型架构和模态，并能在不同硬件设置上进行规模化扩展。
github地址：https://github.com/huggingface/trl
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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