happy-llm

GitHub describes it as 📚 从零开始构建大模型. The repository metadata lists Jupyter Notebook as its primary language. The metadata lists the NOASSERTION license. This article stays within the project description and details documented in the GitHub repository README.

GitHub describes it as 📚 从零开始构建大模型. The repository metadata lists Jupyter Notebook as its primary language. The metadata lists the NOASSERTION license. The README describes the project this way:    很多小伙伴在看完 Datawhale开源项目： self-llm 开源大模型食用指南 后，感觉意犹未尽，想要深入了解大语言模型的原理和训练过程。于是我们（Datawhale）决定推出《Happy-LLM》项目，旨在帮助大家深入理解大语言模型的原理和训练过程。

The README section "🎯 项目介绍" states:   本项目是一个 系统性的 LLM 学习教程 ，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个 LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入 LLM 的浩瀚世界，探索 LLM 的无尽可能。

The README section "✨ 你将收获什么？" states: - 📚 Datawhale 开源免费 完全免费的学习本项目所有内容 - 🔍 深入理解 Transformer 架构和注意力机制 - 📚 掌握 预训练语言模型的基本原理 - 🧠 了解 现有大模型的基本结构 - 🏗️ 动手实现 一个完整的 LLaMA2 模型 - ⚙️ 掌握训练 从预训练到微调的全流程 - 🚀 实战应用 RAG、Agent 等前沿技术

The README section "📖 内容导航" states: | 章节 | 关键内容 | 状态 | | --- | --- | --- | | 学习与环境准备 | 分章依赖、硬件建议与实践入口 | ✅ | | 前言 | 本项目的缘起、背景及读者建议 | ✅ | | 第一章 NLP 基础概念 | 什么是 NLP、发展历程、任务分类、文本表示演进 | ✅ | | 第二章 Transformer 架构 | 注意力机制、Encoder-Decoder、手把手搭建 Transformer | ✅ | | 第三章 预训练语言模型 | Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-Only 模型对比 | ✅ | | 第四章 大语言模型 | LLM 定义、训练策略、涌现能力分析 | ✅ | | 第五章 动手搭建大模型 | 实现 LLaMA2、训练 Tokenizer、预训练小型 LLM | ✅ | | 第六章 大模型训练实践 | 预训练、有监督微调、LoRA/QLoRA 高效微调 | ✅ | | 第七章 大模型应用 | 模型评测、RAG 检索增强、Agent 智能体 | ✅ | | 第八章 Agentic-RL | GRPO、OPD、Search-R1、ReTool（Coding Agent-RL） | ✅ | | Extra Chapter LLM Blog | 优秀的大模型 学习笔记/Blog ，欢迎大家来 PR ！| 🚧 |

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