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。
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。
- 📚 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
| 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 ！ | 🚧 |
第六章正文已覆盖 Pretrain、SFT 与 PEFT 等核心训练流程，建议结合 第六章实践说明 和 学习与环境准备 一起阅读。
第八章聚焦 GRPO、OPD、Search-R1 与 ReTool。更多 Agentic RL 算法、训练代码与实验实践，可以前往作者持续维护的另一个仓库 agentic-rl-lab；该仓库更新频率更高，会持续跟进新的算法与环境。
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如果大家在学习 Happy-LLM 项目或 LLM 相关知识中有自己独到的见解、认知、实践，欢迎大家 PR 在 Extra Chapter LLM Blog 中。请遵守 Extra Chapter LLM Blog 的 PR 规范，我们会视 PR 内容的质量和价值来决定是否合并或补充到 Happy-LLM 正文中来。
| 模型名称 | 下载地址 |
|---|---|
| Happy-LLM-Chapter5-Base-215M | 🤖 ModelScope |
| Happy-LLM-Chapter5-SFT-215M | 🤖 ModelScope |
ModelScope 创空间体验地址：🤖 创空间
本 Happy-LLM PDF 教程完全开源免费。为防止各类营销号加水印后贩卖给大模型初学者，我们特地在 PDF 文件中预先添加了不影响阅读的 Datawhale 开源标志水印，敬请谅解～
Happy-LLM PDF : https://github.com/datawhalechina/happy-llm/releases/tag/v1.0.2
本项目配套教学讲义PPT课件资源获取链接：https://github.com/HZAI-ZJNU/happy-llm-ppt 或可在本项目的 Releases 页面下载。
本项目适合大学生、研究人员、LLM 爱好者。在学习本项目之前，建议具备一定的编程经验，尤其是要对 Python 编程语言有一定的了解。最好具备深度学习的相关知识，并了解 NLP 领域的相关概念和术语，以便更轻松地学习本项目。
如果你计划复现章节代码，建议先阅读 学习与环境准备。仓库当前按章节拆分依赖，不同章节建议使用独立的 Python 环境，以减少版本冲突。
本项目分为两部分——基础知识与实战应用。第1章～第4章是基础知识部分，从浅入深介绍 LLM 的基本原理。其中，第1章简单介绍 NLP 的基本任务和发展，为非 NLP 领域研究者提供参考；第2章介绍 LLM 的基本架构——Transformer，包括原理介绍及代码实现，作为 LLM 最重要的理论基础；第3章整体介绍经典的 PLM，包括 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构，也同时介绍了当前一些主流 LLM 的架构和思想；第4章则正式进入 LLM 部分，详细介绍 LLM 的特点、能力和整体训练过程。第5章～第8章是实战应用部分，将逐步带领大家深入 LLM 的底层细节。其中，第5章将带领大家基于 PyTorch 亲手搭建一个 LLM，并实现预训练、有监督微调的全流程；第6章将引入目前业界主流的 LLM 训练框架 Transformers，带领学习者基于该框架快速、高效地实现 LLM 训练过程；第7章介绍 LLM 的评测、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和智能体（Agent）；第8章进一步介绍 GRPO、OPD，以及 Search-R1 与 ReTool 两类 Agentic RL 实践。你可以根据个人兴趣和需求，选择性地阅读相关章节。
在阅读本书的过程中，建议你将理论和实际相结合。LLM 是一个快速发展、注重实践的领域，我们建议你多投入实战，复现本书提供的各种代码，同时积极参加 LLM 相关的项目与比赛，真正投入到 LLM 开发的浪潮中。我们鼓励你关注 Datawhale 及其他 LLM 相关开源社区，当遇到问题时，你可以随时在本项目的 issue 区提问。
最后，欢迎每一位读者在学习完本项目后加入到 LLM 开发者的行列。作为国内 AI 开源社区，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯，以自由、平等的开源精神，拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。
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