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大语言模型（LLM）学习路径和资料汇总

Author: ninehills
Labels: blog
Created: 2023-06-27T13:42:33Z
Link and comments: https://github.com/ninehills/blog/issues/97

0x00 学习路径

本文分为四个章节，各章节的学习目标如下。请注意本文主要是面向工程界撰写，学术部分较少。

• 入门篇：
  • 了解大语言模型的基础知识和常见术语。
  • 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。
• 提高篇：
  • 了解机器学习、神经网络、NLP 的基础知识。
  • 了解 Transformer 以及典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。
  • 了解大语言模型发展历史，以及业界主流模型（含开源模型）进展。
• 应用篇：
  • 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。
  • Prompt 工程。
  • 使用已有框架（如Langchain）或自行开发，结合大语言模型结果，开发生产应用。
• 深入篇：（本文涉及少量资料）
  • 掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力。
  • 掌握 Lora、QLora 等低资源高效模型训练的能力。
  • 掌握大语言模型微调以及预训练数据准备的能力。
  • 深入了解大模型背后的技术原理。
  • 了解生产环境部署大模型的相关技术点。

读者可以根据自己需要选择对应的章节，如对大语言模型的原理不感兴趣，可只关注入门篇和应用篇。 考虑到阅读背景，本文尽可能提供中文资料或有中文翻译的资料。

0x10 入门篇

在入门之前，请申请 OpenAI API，并具备良好的国际互联网访问条件。

• 大语言模型综述
  • 大语言模型迄今为止最好的学术向中文综述。
  • 中文版本：LLM_Survey_Chinese_0418.pdf
  • 作为入门资料偏难，看不懂的部分可以等到后面章节再回头重看。
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers
  • 虽然是 Prompt 工程，但是内容比较简单，适合入门者。
  • 中英双语字幕：https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese
• OpenAI Quickstart
  • OpenAI 官方 Quickstart 文档。
  • 以及 API Reference
• State of GPT：GPT 联合创始人做的演示，极好的总结了 GPT 的训练和应用。
  • 视频：https://www.youtube.com/watch?v=bZQun8Y4L2A
  • PPT：https://karpathy.ai/stateofgpt.pdf

0x20 提高篇

• 清华大模型公开课：从NLP到大模型的综合课程，挑选感兴趣的了解。
• 深度学习：台湾大学李宏毅：台湾大学李宏毅，国语教程里最好的，讲的很清楚，也比较有趣。
• Understanding large language models ：理解大语言模型。
• The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)：图解 GPT2
  • 中文翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/139840113
• InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback：著名的 InstructGPT 论文。
  • 另外一篇中文介绍：https://huggingface.co/blog/zh/rlhf
• Huggingface NLP Course：NLP 入门课程

0x30 应用篇

• Building Systems with the ChatGPT API
  • 中文字幕：https://www.bilibili.com/video/BV1gj411X72B/
• Langchain
  • Langchain 是大语言模型最火的应用框架。即使不使用，也可以借鉴。
  • LangChain for LLM Application Development
    • 中文字幕：https://www.bilibili.com/video/BV1Ku411x78m/
• GPT best practices：OpenAI 官方出的最佳实践。
• openai-cookbook：OpenAI 官方 Cookbook。
• Brex’s Prompt Engineering Guide：Prompt 工程简介

0x40 深入篇

• Huggingface Transformer 文档：Transformer 官方文档
• 复杂推理：大语言模型的北极星能力 ：略学术，解释大语言模型能力的来源。
• GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读：视频精读。
• Building LLM applications for production：在生产环境中构建 LLM 应用。