LLM_path_for_begginers

这是一个面向初学者的大语言模型（LLM）技术学习路径项目，系统性地梳理从Transformer基础到前沿应用的完整知识链。核心内容涵盖LLM原理、多模态大模型（VLM）、检索增强生成（RAG）、监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、模型量化及Ollama/vLLM/SGLang等主流本地部署工具实践。每课包含技术图解、数学公式、流程图与实操检查表，强调概念清晰性与动手可行性。适用于零基础或转行学习者构建LLM技术认知框架，也适合作为高校入门教学辅助材料或企业内部新人培养参考。