大模型课程进阶中文3–6 周★ 5.0k18 章可站内阅读
Tiny Universe
Datawhale：大模型白盒子构建指南
Datawhale · 5,003 stars
Datawhale《大模型白盒子构建指南》：带领读者手搓小型大模型及相关组件，把常见黑盒拆开理解。适合不满足于调包、想建立「输入输出与假设」级原理直觉的开发者。
为什么收录 · 中文「白盒手搓」路线的重要教材，补强从零理解层架，和 minimind、llms-from-scratch 形成三角。
白盒从零实现小型 LLMRAGAgentDatawhale
这本书强在哪
- 强调手搓与看懂，不满足于调包
- 覆盖 LLM 及相关周边组件
- 与 minimind / happy-llm 同属中文从零路线
- 适合想真正理解内部机制的工程师
建议怎么学
- 01按章节手敲，禁止只看答案
- 02每完成一个组件就写「输入/输出/假设」笔记
- 03与 llms-from-scratch-cn 交叉验证结构理解
- 04做完后可用 self-llm 把真实开源模型跑起来对比
适合谁 / 前置
- Python 基础扎实
- 了解神经网络基本概念
- 最好已读过 so-large-lm 或同类材料
学完得到什么
- 亲手实现小型 LLM / 相关组件的关键部分
- 理解黑盒模块内部在做什么
- 能把「会用框架」升级为「懂原理」
- 建立后续读论文与改模型的底气
目录
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content18 章
- 01建筑文档智能RAG审查系统markdown
- 02建筑文档智能RAG审查系统markdown
- 03Qwen整体介绍markdown
- 04TinyAgentmarkdown
- 05Tiny DDPMmarkdown
- 06TinyEvalmarkdown
- 07Introductionmarkdown
- 08TinyGraphRAGmarkdown
- 09The Country211 Datasetmarkdown
- 10Prompts for Image Classificationmarkdown
- 11The Rendered SST2 Datasetmarkdown
- 12The YFCC100M Subsetmarkdown
- 13Model Card: CLIPmarkdown
- 14CLIPmarkdown
- 15TinyIMGRAGmarkdown
- 16Tiny-LLMmarkdown
- 17TinyRAGmarkdown
- 18Tiny Transformermarkdown
策展亮点章节
白盒构建理念小型语言模型RAG / Agent 组件评测与扩展综合项目
仓库数据
Stars5,003
Forks473
主要语言Jupyter Notebook
创建2024/4/6
更新2026/8/9
a5ae08d5（main）· 许可证 需人工确认 (NOASSERTION)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。