这门课解决什么问题与适合什么基础
对于时间碎、想慢慢补技能的自学者，这门课解决的核心问题是：大模型知识太庞杂，学理论容易迷失，做工程又容易断层。很多自学者一上来就啃论文或调代码，结果走了不少弯路，其实大模型从原理到落地，有清晰的逻辑脉络。
这门课把大模型从底层原理到工程落地串了起来，帮你避开纯理论推导和细枝末节，把精力放在真正能用的逻辑上。适合有一定编程基础（比如会用Python）的初学者，就算数学基础为零也没关系，门槛循序渐进，重点在于理解大模型怎么运作、怎么调整，而不是推导公式。
建议先看哪几块与哪些可以跳过
建议按“地基—改造—上线”的顺序学习。先看模型基础、Tokenizer、分布式训练和显存问题，这懂了地基才能往下走；接着看推理加速和幻觉面，明白模型为什么“犯错”以及怎么提速；然后是微调与对齐，了解LoRA、Adapter等参数高效方法和RLHF、PPO等强化学习机制；最后是工程落地，学习LangChain、RAG和Agent的实现。
关于面试题部分（如基础面、进阶面、各类面），这部分内容偏重考察，可以跳过，重点放在综合项目实战和原理讲解上；如果某些原理推导太细，也可以直接跳过，跟着实战走就行。
学完能独立做什么与资料怎么配合练习
学完能独立搭建RAG问答系统、Agent工作流，并能把模型部署成可用的推理服务。资料包里的PDF面经和综合项目实战文档配合练习，边看边练，不用单独找练习题，跟着实战项目走就能学懂。过程中遇到不会的，可以对照资料包里的文档反复看，不用急着一次搞懂，慢慢来。
课程目录
18-LLM-模型 大模型 RAG 检索增强生成面.pdf 1.23M 大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf 302.50kb 大模型（LLMs）分布式训练面.pdf 414.74kb 大模型（LLMs）幻觉面.pdf 742.66kb 大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf 1.85M 大模型（LLMs）推理加速篇.pdf 215.37kb 大模型（LLMs）显存问题面.pdf 274.24kb 大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf 858.27kb 大模型（LLMs）蒸馏面.pdf 174.78kb 大模型校招面试题.pdf 552.33kb 多模态常见面试题.pdf 328.92kb 大模型（LLMs）langchain面.pdf 303.91kb 基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf 288.07kb LoRA篇.pdf 658.76kb 参数高效微调篇PRFT.pdf 1.31M 适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf 90.58kb 提示学习（Prompting）篇.pdf 193.71kb 大模型（LLMs）agent 面.pdf 1.10M 大模型（LLMs）基础面.pdf 386.31kb 大模型（LLMs）进阶面.pdf 850.65kb 大模型（LLMs）评测面.pdf 192.57kb 大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf 195.41kb 大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf 2.27M 大模型（LLMs）推理面.pdf 538.24kb 大模型（LLMs）微调面.pdf 2.64M 大模型（LLMs）训练集面.pdf 230.19kb 阶段10：推理引擎部署与优化实战 学习资料.doc 25.01kb 阶段11：综合项目实战1 丁师兄综合项目实战项目.zip 3.70G 阶段12：LLM大型复杂项目实战 allpdf-part1.zip 13.01G allpdf-part2.zip 11.03G allpdf-part3.zip 9.11G 大模型综合项目二.zip 1.59G 阶段1：大模型必备的深度学习基础 阶段1：大模型必备的深度学习基础.zip 10.11G 阶段2：大模型技术总览 阶段2：大模型技术总览.zip 6.58G 阶段3：大模型部署实战 阶段3：大模型部署实战.zip 10.49kb 阶段4：prompt提示工程实战 【进阶】提示工程高级用法.doc 12.50kb chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 1.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第一期：引入 (Lesson01 in(Av826343014,P1).mp4 19.48M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 2.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第二期：如何更清晰、更具体地书写提示词(Av826343014,P2).mp4 200.86M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 3.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第三期：如何更好地迭代提示词 (Les(Av826343014,P3).mp4 109.59M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 4.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第四期：如何用大语言模型总结文本 (L(Av826343014,P4).mp4 68.08M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 5.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第五期：如何使用大语言模型的语义推理 (Av826343014,P5).mp4 125.25M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 6.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第六期：如何使用大模型进行文本转换 ((Av826343014,P6).mp4 39.18M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 7.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第七期：如何使用chatGPT的温度值(Av826343014,P7).mp4 30.86M chatGPT提示词工程进阶教学 _ 汉化：跃迁AI - 8.chatGPT提示词工程进阶教学 _ 第八期：如何构建自己的聊天机器人？ ((Av826343014,P8).mp4 18.89M prompt-tutorial-main.zip 2.48M 【原理】大白话提示工程.doc 2.21M 阶段5：基于langchain搭建LLMs应用 阶段6：基于垂直数据大模型微调 1.距离精讲 2024-02-01 22_33 .mp4 141.90M 2.向量数据库基础 2024-02-01 23_31.mp4 172.58M lu大模型课件.rar 93.50M 大模型训练营1.大模型综述 2024-02-01 08_42.mp4 136.17M 大模型训练营2.大数据和大模型，常见分词方法 .mp4 198.04M 大模型训练营3：项目实战：文旅对话大模型实战（模型参数微调.mp4 202.63M 大模型训练营4：prefixtuning和adapter.mp4 260.49M 大模型训练营5：lora和langchain 2024-01-31 22_48.mp4 248.25M 大模型训练营6：模型并行 2024-01-31 22_01.mp4 221.35M 大模型训练营7：GPU的计算原理 2024-01-31 12_46.mp4 51.21M 大模型训练营8：大模型技术一览，一些细节 2024-01-30 22_46.mp4 358.48M 大模型训练营9：大模型面试题 2024-01-30 08_48.mp4 186.51M 预习资料1：Attention模型.mp4 345.30M 预习资料：Transformer和bert 2024-02-02 08_56.mp4 241.67M 阶段7：大语言模型的训练和构建 1.参数高效微调与BitFit实战.mp4 54.13M 2.Prompt-Tuning原理与实战.mp4 91.05M 3.P-Tuning.mp4 30.91M 4.prefix tuning原理与实战.mp4 74.70M 5.LoRA 原理与实战.mp4 116.44M 6.IA3 原理与实战.mp4 59.43M 7.PEFT 进阶操作.mp4 53.76M 阶段8：大模型分布式并行训练 阶段8学习资料.doc 20.50kb 阶段9：产品级LLM推理优化方法论 学习资料.doc 18.00kb 面试题目 LLMs 目录.pdf 1.59M 丁师兄大模型训练营/ 31-LLM-Interview-Plus 大模型（LL
