LLM Course 是一個(gè)專注于大型語言模型（LLMs）的教育資源平臺，旨在幫助用戶從基礎(chǔ)到高級逐步掌握LLMs的知識和應(yīng)用。該網(wǎng)站提供了一系列的學(xué)習(xí)資源，包括學(xué)習(xí)路線圖和Colab筆記本，涵蓋了數(shù)學(xué)、Python編程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理（NLP）、LLM架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、偏好對齊、評估、量化以及部署等內(nèi)容。

LLM Course開源項(xiàng)目官網(wǎng)入口網(wǎng)址：https://github.com/mlabonne/llm-course

課程分為LLM Fundamentals、LLM Scientist和LLM Engineer三個(gè)階段，分別針對LLM的基礎(chǔ)知識、科學(xué)家角色和工程師角色進(jìn)行深入講解。此外，網(wǎng)站還提供了多種工具和資源，如LLM AutoEval、LazyMergekit、LazyAxolotl、AutoQuant、Model Family Tree、ZeroSpace等，以及3Blue1Brown視頻、StatQuest教程、Khan Academy課程、Real Python教程、freeCodeCamp視頻等學(xué)習(xí)資源。

LLM Course的Github項(xiàng)目鏈接為https://github.com/mlabonne/llm-course ，博客鏈接為https://mlabonne.github.io/blog/ 。該網(wǎng)站受到用戶歡迎，是一個(gè)值得嘗試的LLMs學(xué)習(xí)資源平臺。

LLM Course 是一個(gè)開源項(xiàng)目，由開發(fā)者 mlabonne 創(chuàng)建并維護(hù)，旨在為學(xué)習(xí)者提供一條從理論到應(yīng)用的全鏈路大模型學(xué)習(xí)路徑。課程內(nèi)容涵蓋了數(shù)學(xué)、Python與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、LLM架構(gòu)、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、應(yīng)用開發(fā)和部署等高級主題。項(xiàng)目提供了roadmap、colab notebook、代碼和文章，適合從入門到進(jìn)階的學(xué)習(xí)者。此外，項(xiàng)目還提供了豐富的實(shí)踐項(xiàng)目和討論區(qū)，幫助學(xué)習(xí)者將理論知識應(yīng)用到實(shí)際操作中。

LLM Course 是一個(gè)非常全面和系統(tǒng)的LLM學(xué)習(xí)資源，無論你是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者，都可以在這里找到有價(jià)值的內(nèi)容。通過學(xué)習(xí)這個(gè)課程，你將能夠深入理解LLM的工作原理，掌握構(gòu)建和訓(xùn)練LLM的最新技術(shù)，學(xué)會如何開發(fā)和部署基于LLM的應(yīng)用。