[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-73981":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":10,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":21,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":22,"hasPages":22,"topics":24,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":25,"readmeContent":26,"aiSummary":27,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":28,"lastSyncTime":29,"discoverSource":30},73981,"Foundations-of-LLMs","ZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs","ZJU-LLMs","A book for Learning the Foundations of LLMs","https:\u002F\u002Fwww.agent-kernel.tech\u002F",null,16353,1555,183,52,0,10,44,98,30,44.58,"Other",false,"main",[],"2026-06-12 02:03:20","✨ News: 我们开源了一款多智能体开发框架Agent-Kernel，让大家轻松玩转大规模多智能体系统！一百个智能体在自己的笔记本电脑上就能跑起来哦~\n科研、毕设、大创、SRTP都是让人眼前一亮的创新神器！\nGithub 地址: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FAgent-Kernel 快来看看吧！\n\n\u003Ch1 align=\"center\">大模型基础\u003C\u002Fh1>\n\n\n\u003Cdiv align=\"center\"> \n  \u003Cimg src=\".\\figure\\cover.png\" style=\"width: 50%\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-1.0.0-blue\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs?style=social\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs?style=social\">\n\u003C!--   \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\"> -->\n\u003C\u002Fp>\n\n本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行**月度更新**，致力打造**易读、严谨、有深度**的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的**Paper List**，以跟踪相关技术的**最新进展**。\n\n本书第一版包括**传统语言模型**、**大语言模型架构演化**、**Prompt工程**、**参数高效微调**、**模型编辑**、**检索增强生成**等六章内容。为增加本书的易读性，每章分别以**一种动物**为背景，对具体技术进行举例说明，故此本书以六种动物作为封面。当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提issue，多多赐教。后续，作者团队还将继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将陆续补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多。\n\n当前完整的本书PDF版本路径为\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%20%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%89%88.pdf\">大模型基础.pdf\u003C\u002Fa>。另外，我们还提供了两个文件夹，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Ftree\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\">大语言模型分章节内容\u003C\u002Fa>文件夹中包含了各章节的PDF版本。而\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Ftree\u002Fmain\u002F%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%8F%E5%85%B8%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%88%97%E8%A1%A8\">大语言模型相关论文\u003C\u002Fa>文件夹中包含了各章节的相关论文，当前正处于不断更新中。\n\n其中每个章节的内容目录如下表所示。\n\n## 本书目录\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Cth style=\"text-align:center; width: 25%;\">章节\u003C\u002Fth>\n        \u003Cth style=\"text-align:center; width: 75%;\" colspan=\"3\">所含内容\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\u002F%E7%AC%AC1%E7%AB%A0%20%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80.pdf\">第 1 章：语言模型基础\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd style=\"width: 25%;\">1.1 基于统计方法的语言模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd style=\"width: 25%;\">1.2 基于 RNN 的语言模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd style=\"width: 25%;\">1.3 基于 Transformer 的语言模型\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>1.4 语言模型的采样方法\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>1.5 语言模型的评测\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\u002F%E7%AC%AC2%E7%AB%A0%20%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9E%B6%E6%9E%84.pdf\">第 2 章：大语言模型\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>2.1 大数据 + 大模型 → 新智能\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>2.2 大语言模型架构概览\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>2.3 基于 Encoder-only 架构的大语言模型\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>2.4 基于 Encoder-Decoder 架构的大语言模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>2.5 基于 Decoder-only 架构的大语言模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>2.6 非 Transformer 架构\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\u002F%E7%AC%AC3%E7%AB%A0%20Prompt%20%E5%B7%A5%E7%A8%8B.pdf\">第 3 章：Prompt 工程\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>3.1 Prompt 工程简介\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>3.2 上下文学习\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>3.3 思维链\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>3.4 Prompt 技巧\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>3.5 相关应用\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\u002F%E7%AC%AC4%E7%AB%A0%20%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%AB%98%E6%95%88%E5%BE%AE%E8%B0%83.pdf\">第 4 章：参数高效微调\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>4.1 参数高效微调简介\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>4.2 参数附加方法\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>4.3 参数选择方法\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>4.4 低秩适配方法\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>4.5 实践与应用\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJU-LLMs\u002FFoundations-of-LLMs\u002Fblob\u002Fmain\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E6%95%99%E6%9D%90\u002F%E3%80%8A%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B%E5%88%86%E7%AB%A0%E8%8A%82%E5%86%85%E5%AE%B9\u002F%E7%AC%AC5%E7%AB%A0%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BC%96%E8%BE%91.pdf\">第 5 章：模型编辑\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>5.1 模型编辑简介\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>5.2 模型编辑经典方法\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>5.3 附加参数法：T-Patcher\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>5.4 定位编辑法：ROME\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>5.5 模型编辑应用\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\">\u003Cb>\u003Ca 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src=\".\\figure\\wechat_QR_code.jpg\" style=\"width: 90%\">\n\u003C\u002Fdiv>\n","《大模型基础》是一本系统讲解大语言模型基础知识和前沿技术的书籍。该项目涵盖了从传统语言模型到大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调等多个核心主题，每章内容均以一种动物为背景进行举例说明，增加了易读性和趣味性。项目团队承诺每月更新，并根据社区反馈持续改进，确保内容的准确性和时效性。此外，书中还提供了相关论文列表，方便读者跟踪最新研究进展。适合科研人员、学生以及对大语言模型感兴趣的开发者作为学习和参考材料使用。",2,"2026-06-11 03:48:15","high_star"]