十大核心模块,全面覆盖LLM面试所需的关键技术和知识点
深度解析Transformer原理与机制、训练目标参数、模型优化与量化、涌现能力与LLM差异
深入学习现代化模型微调方法,包括PEFT、LoRA、RLHF等关键技术
掌握高级提示工程技巧,包括CoT、Few-shot、提示注入防御等核心技能
深入理解AI Agent概念、ReAct框架、工具使用和多Agent协作机制
掌握检索增强生成技术,包括Chunking、向量库评估、高级RAG方法等
学习构建可扩展的LLM应用架构、API设计、系统集成等实战技能
掌握幻觉检测、基准测试、安全性评估等模型质量保证技术
深入探讨LLM领域的前沿话题和技术难点,提升高级技能
八大核心模块,循序渐进,全面掌握LLM技术栈
深入理解大语言模型的核心原理和基础架构
Self-Attention机制、多头注意力、位置编码、前馈网络等核心组件详解
预训练目标、参数规模、训练数据、计算资源等关键要素分析
推理优化、模型压缩、量化技术、性能调优等实用方法
涌现现象解析、不同模型架构对比、能力边界探讨
掌握现代化的模型微调和对齐技术
掌握高效的提示设计和优化技巧
构建智能Agent和多Agent协作系统
检索增强生成技术的理论与实践
构建生产级的LLM应用系统
建立完善的模型质量保证体系
探索前沿技术和解决复杂挑战
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