AI 知识库Llm basics
大模型基础涵盖从深度学习理论到实际开发的完整知识体系，为理解和开发大模型提供坚实基础。
核心学习模块
深度学习基础
- 前往: 深度学习基础
- 李沐动手学深度学习
- NLP 基础课程
- 机器学习经典教材
- 理论与实践结合
PyTorch 框架
- 前往: PyTorch框架
- 小土堆入门教程
- 张量操作进阶
- 面试要点总结
- 项目实战指导
CUDA 编程
- 前往: CUDA编程
- CUDA Mode 系统课程
- GPU 并行计算原理
- 性能优化技巧
- FlashAttention 实现
Transformer 架构
- 前往: Transformer架构
- Attention 机制详解
- 多头注意力原理
- 位置编码设计
- 架构可视化学习
Embedding 模型
- 前往: Embedding模型
- Qwen3-embedding 深度解读
- SLERP 权重合并算法
- 向量化表示技术
- 相似度计算方法
入门课程
- 前往: 入门课程
- CS224N 斯坦福 NLP 课程
- CMU Advanced NLP
- NanoGPT 实现项目
- CS336 语言模型课程
- Happy-LLM 实践项目
学习路径规划
初学者路线
- 数学基础：线性代数、概率论、微积分
- 深度学习：神经网络、反向传播、优化算法
- 框架掌握：PyTorch 基础操作和模型构建
- 架构理解：Transformer 和注意力机制
进阶开发
- CUDA 编程：GPU 并行计算和性能优化
- 模型实现：从零实现 Transformer 架构
- 训练优化：大规模模型训练技术
- 部署应用：模型推理和服务化
研究导向
- 理论深入：数学原理和算法创新
- 前沿跟踪：最新论文和技术趋势
- 实验设计：科学的实验方法论
- 代码复现：顶会论文复现能力
重要概念速览
Transformer 核心
- Self-Attention：自注意力机制
- Multi-Head：多头并行表示学习
- Position Encoding：位置信息编码
- Feed Forward：前馈神经网络
PyTorch 要点
- 张量操作：多维数组的高效计算
- 自动梯度：动态图与反向传播
- 模块化设计：nn.Module 构建复杂模型
- GPU 加速：CUDA 支持与内存管理
CUDA 优化
- 并行计算：利用 GPU 大规模并行能力
- 内存管理：全局/共享内存优化
- 算子融合：减少内存访问与计算开销
- 性能分析：Profile 工具定位瓶颈
实践项目建议
入门项目
- 手写数字识别 (MNIST)
- 文本分类器实现
- 简单的 seq2seq 模型
- 基础注意力机制
进阶项目
- miniGPT 从零实现
- Transformer 机器翻译
- BERT 模型微调
- 大模型推理优化
高级项目
- 分布式训练系统
- 自定义 CUDA 算子
- 模型压缩与量化
- 端到端大模型应用
学习资源推荐
在线课程
- 李沐《动手学深度学习》
- 斯坦福 CS224N
- CMU Advanced NLP
- Fast.ai 实用深度学习
经典教材
- 《深度学习（花书）》
- 《动手学深度学习》
- 《机器学习（西瓜书）》
- 《统计学习方法》
实践平台
- Google Colab
- Kaggle 竞赛
- GitHub 开源项目
- Hugging Face 模型库
学习建议
- 循序渐进：从基础概念到复杂架构
- 理论实践并重：学一个概念就动手实现
- 项目驱动：用完整项目联结知识
- 社区参与：加入开源与技术讨论
- 持续更新：跟踪最新研究与技术
💡 核心理念：基础不只是“知识点”，更是解决复杂问题的能力。结合理论与实战，循序渐进建立完整体系。