当今这个由 AI 驱动的时代，我们早已不再惊讶于 ChatGPT 编写诗歌、Copilot 生成代码，甚至 Midjourney 一键出图。大模型（LLM）正悄然渗透进各行各业，深刻改变着我们与机器的互动方式。
而如果你想真正理解这些改变背后的技术逻辑，亲手构建属于自己的 LLM 应用，那么这本《图解大模型》将是一本不可错过的实战之书。
这不是一本纯讲理论的 LLM 教科书，而是一部从0到部署的实战手册，适合动手派程序员从头学习大语言模型。
目录
| 章节 | 内容简述 |
|---|---|
| ✅Chapter 1: Introduction to Language Models | LLM 简介与发展脉络，掌握 transformer 架构核心原理。 |
| 🧱Chapter 2: Tokens and Embeddings | 学习 tokenizer、词向量、embedding 构建方式。 |
| 🔍Chapter 3: Looking Inside Transformer LLMs | 拆解 Transformer 内部结构，探究 attention 运作机制。 |
| 🏷️Chapter 4: Text Classification | 使用 LLM 进行文本分类任务，涵盖 fine-tune 与推理两种方式。 |
| 🧠Chapter 5: Text Clustering and Topic Modeling | 聚类与主题建模实践，结合 embedding 进行语义理解。 |
| ✍️Chapter 6: Prompt Engineering | 手把手教你如何设计高质量 Prompt，提升 LLM 输出准确率。 |
| 🔁Chapter 7: Advanced Text Generation | 探索 beam search、top-k、temperature 等生成技巧。 |
| 🔎Chapter 8: Semantic Search and RAG | 结合向量数据库实现语义搜索与检索增强生成（RAG）。 |
| 🖼️Chapter 9: Multimodal Large Language Models | 文本 + 图像等多模态 LLM 的实践案例。 |
| 🔢Chapter 10: Creating Text Embedding Models | 自定义训练 text embedding 模型，掌握向量化底层原理。 |
| 🧪Chapter 11: Fine-tuning for Classification | 微调 BERT 等 encoder 模型进行分类任务。 |
| 🎯Chapter 12: Fine-tuning Generation Models | 使用 LoRA、PEFT 等技术微调生成类模型如 GPT。 |
这个开源项目不仅仅提供基础教程、还提供了对应的学习环境，可以直接在云服务器上运行对应的项目文件。
项目优势
- • 🔁 每章可独立运行，支持 Google Colab 一键体验
- • 🔬 深度结合理论与实战，适合学术研究者、开发者、创业团队使用
- • 🤖 涵盖文本分类、多模态、RAG、Prompt 等主流 LLM 应用场景
- • 🛠️ 包含 fine-tuning、embedding 训练、模型部署等工程技巧
📢 牛皮糖点评
在当前大模型如火如荼的时代，像 Hands-On-Large-Language-Models 这样聚焦实战 + 开源代码 + 技术栈全覆盖的项目，很多缺少人才的公司确实愿意分享出来，要更多人才学习。
在 GitHub 的世界里面技术永远不会是难点。
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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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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。
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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。
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