大模型开源书进阶英文4–6 周★ 28k12 章可站内阅读
Hands-On Large Language Models
Illustrated LLM Book 官方代码：可视化理解与动手
Jay Alammar · Maarten Grootendorst · 28,050 stars
Jay Alammar 与 Maarten Grootendorst 所著 Illustrated LLM Book 的官方代码仓库。用近三百张定制图把 tokenization、表征、搜索、RAG 与微调讲清楚，并配可运行 notebook。适合「看概念图比看公式更快」的工程师与进阶初学者。
为什么收录 · 可视化教学质量顶尖的 LLM 动手书配套仓，补齐站内「图解 + notebook」路径。
LLM 可视化Tokenization语义搜索RAG微调Notebook
这本书强在哪
- O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码仓
- 以大量定制插图闻名，降低抽象概念门槛
- 章节 notebook 可独立开跑，适合边读边练
- 强调应用理解，而不是只堆训练框架细节
建议怎么学
- 01建议配合原书或公开章节说明，按 chapter 顺序打开 notebook
- 02表征与语义搜索两章务必自己换一组文本复现
- 03RAG 章做完后对照站内 RAG 技法库加深
- 04想从零实现架构转 rasbt；想中文理论转 dive-into-llms / happy-llm
适合谁 / 前置
- Python 与 Jupyter
- 机器学习基础概念
- 有 LLM 使用经验更佳；不要求从零手推 Transformer
学完得到什么
- 用可视化直觉理解 tokenization、表征与生成
- 能动手做语义搜索、分类、微调与 RAG 相关实验
- 把书中概念映射到可运行 notebook
- 形成「看图理解 → 代码验证」的学习习惯
目录
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Notebook12 章
- 01Chapter 1 Introduction to Language Modelsnotebook
- 02Chapter 2 Tokens and Token Embeddingsnotebook
- 03Chapter 3 Looking Inside LLMsnotebook
- 04Chapter 4 Text Classificationnotebook
- 05Chapter 5 Text Clustering and Topic Modelingnotebook
- 06Chapter 6 Prompt Engineeringnotebook
- 07Chapter 7 Advanced Text Generation Techniques and Toolsnotebook
- 08Chapter 8 Semantic Searchnotebook
- 09Chapter 9 Multimodal Large Language Modelsnotebook
- 10Chapter 10 Creating Text Embedding Modelsnotebook
- 11Chapter 11 Fine Tuning BERTnotebook
- 12Chapter 12 Fine tuning Generation Modelsnotebook
策展亮点章节
语言模型与 tokenization看透 LLM 内部文本分类与表征语义搜索与 RAG微调与多模态线索
仓库数据
Stars28,050
Forks6,502
主要语言Jupyter Notebook
协议Apache-2.0
创建2024/6/28
更新2026/4/24
ea339081（main）· 许可证 Apache License 2.0 (Apache-2.0)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。