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点开就能学

6 学段 · 102 课次,全部 102 节已上线。从数学工程地基到注意力、RoPE、MoE、预训练三大计算、LoRA、DPO、量化部署、RAG、智能体、评测与两轮冲刺,对齐大纲成人组知识点表与样题难度,点开即可学。

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地基 · 数学与工程

14/14 已上线
工程与数学地基(7 课次)
1环境与工具链:Python · Jupyter · Git · uv/conda代码去学习 →2NumPy 与张量思维:向量化 · 广播代码去学习 →3线性代数速修:矩阵乘 · 范数 · 正交公式去学习 →4概率与信息论:期望 · 交叉熵 · KL 散度公式去学习 →5微积分与梯度:链式法则 · 梯度下降手算计算去学习 →6PyTorch 入门:张量 · autograd · nn.Module代码去学习 →7训练循环骨架:DataLoader · 损失 · 反向传播代码去学习 →
模块一 · 机器学习基础(7 课次)
8机器学习流程:预处理 → 训练 → 验证 → 测试概念去学习 →9数据工程:清洗 · 变换 · 特征概念去学习 →10监督 / 无监督 / 自监督:分类回归 vs 聚类概念去学习 →11过拟合与泛化:交叉验证 · 偏差-方差概念去学习 →12分类指标:混淆矩阵 · 精确率 / 召回率 / F1计算去学习 →13ROC 与 AUC:阈值 · TPR / FPR计算去学习 →14阶段项目:用 PyTorch 训一个文本分类器跑通全流程项目去学习 →
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语言模型与架构

18/18 已上线
模块二 · 大模型基础概念(8 课次)
1自然语言的特点:离散性 · 歧义性 · 序列性概念去学习 →2语言 vs 图像 / 代码:离散序列 vs 密集像素概念去学习 →3分词与词元:BPE · 词表 · tokenization代码去学习 →4大语言模型定义:生成与理解范式概念去学习 →5四代语言模型:N-gram → RNN → 预训练 → LLM概念去学习 →6关键里程碑:GPT / BERT / DeepSeek · Decoder vs Encoder-only概念去学习 →7扩展法则:KM 幂律 Loss ~ N / D / C计算去学习 →8Chinchilla 计算最优 · 涌现能力 / 上下文学习计算去学习 →
模块三 · 模型架构(10 课次)
9注意力机制:Query-Key-Value · 点积 · softmax公式去学习 →10手算注意力:小 N 打分 → 归一化 → 加权求和计算去学习 →11自注意力 vs 交叉注意力:同源与异源概念去学习 →12多头注意力:子空间投影 · 拼接(numpy 复现)代码去学习 →13位置编码:绝对 / 正弦 / 相对 · RoPE 旋转公式代码去学习 →14Transformer 全貌:残差 · 归一化 · FFN · 编解码器代码去学习 →15三大架构:编码器-解码器 / 因果 / 前缀解码器概念去学习 →16详细配置:LayerNorm vs RMSNorm · Pre/Post-Norm · GELU/Swish公式去学习 →17高效注意力:MQA · GQA · MLA · KV 缓存 · 稀疏 / 线性注意力概念去学习 →18MoE 与长上下文:稀疏激活 / 路由 / 负载均衡 · ALiBi / 窗口拓展代码去学习 →
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预训练工程

20/20 已上线
学习目标与自监督(4 课次)
1极大似然与语言建模:MLE · 交叉熵损失公式去学习 →2自监督学习:对比学习 · 掩码预测 · 自回归概念去学习 →3预训练任务:下一词元预测 vs 去噪自编码(MLM)概念去学习 →4困惑度与语言建模损失计算去学习 →
优化设置(7 课次)
5数据管线:清洗 · 去重 · 配比 · tokenize代码去学习 →6Batch / Batch Size / 梯度累积概念去学习 →7epoch 与参数更新步数计算去学习 →8学习率:预热 Warm-up · 衰减 · Cosine代码去学习 →9优化器:SGD · Adam · AdamW · 权重衰减代码去学习 →10稳定优化:梯度裁剪 · 训练恢复 · 损失尖峰概念去学习 →11训练精度:FP32 / FP16 / BF16 · 混合精度概念去学习 →
规模与资源计算(5 课次)
12参数量计算:Transformer 参数量公式计算去学习 →13MoE 参数量:激活参数 vs 总参数计算去学习 →14训练算力与时间:FLOPs · 6ND 估算计算去学习 →15训练显存计算:参数 / 梯度 / 优化器态 / 激活计算去学习 →16显存优化:梯度检查点 · 激活重计算概念去学习 →
并行训练与项目(4 课次)
17数据并行与 ZeRO概念去学习 →18流水线并行 · 张量并行(3D 并行)概念去学习 →19高效训练:FSDP · 融合算子 · 通信优化概念去学习 →20阶段项目:从零训练一个 mini-GPT(nanoGPT 级)项目去学习 →
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适配与对齐

16/16 已上线
模块五 · 指令微调(9 课次)
1指令微调总览:指令数据 · 指令遵循 · SFT概念去学习 →2指令数据集构建:种子扩展 · Self-Instruct · 进化算法概念去学习 →3数据质量与清洗:过滤 · 去偏 · 与泛化的关系概念去学习 →4数据组织策略:长短指令 · 数据课程 · 多阶段混合概念去学习 →5微调优化设置:目标函数 · 批次 · 多指令合并公式去学习 →6全参微调 vs 高效微调:显存与成本权衡概念去学习 →7LoRA:低秩适配原理与推导公式去学习 →8Adapter · 前缀微调 · 提示微调概念去学习 →9动手:用 LoRA 微调一个开源小模型项目去学习 →
模块六 · 人类对齐(7 课次)
10人类对齐背景与 3H 标准:无害 / 有用 / 诚实概念去学习 →11偏好数据收集:评分式 · 排序式 · 偏差修正概念去学习 →12RLHF 概览:奖励模型 + PPO 流程概念去学习 →13奖励模型训练:打分 / 对比 / 排序损失公式去学习 →14DPO:公式与算法推导 · 与 RLHF 对比公式去学习 →15幻象:概念 · 分类 · 起因与缓解概念去学习 →16阶段项目:SFT + DPO 迷你对齐流水线项目去学习 →
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解码 · 部署 · 应用

16/16 已上线
模块七 · 解码与部署(10 课次)
1解码方法:贪心 · 束搜索(超参调优)概念去学习 →2随机采样:温度 · top-k · top-p代码去学习 →3全量解码 vs 增量解码:KV 缓存概念去学习 →4解码效率指标:吞吐量 token/s · 延迟计算去学习 →5解码加速:推测解码 · 非自回归 · 早退 · 级联概念去学习 →6系统级优化:FlashAttention · PagedAttention · 批次管理概念去学习 →7推理工具 vLLM 实践代码去学习 →8量化:对称 / 非对称 · 粒度 · INT8 / INT4 · 显存估算计算去学习 →9模型压缩:蒸馏 · 剪枝 · 量化对比概念去学习 →10资源管理:瓶颈分析 · 调度 · 软硬协同概念去学习 →
模块八 · 提示学习(6 课次)
11提示工程:目的 · 场景 · 清晰与上下文概念去学习 →12人工提示设计:模板 · 技巧 · 自动化方法代码去学习 →13上下文学习:定义 · 模板 · 底层机制概念去学习 →14思维链提示:基本形式 · 优化策略 · 基础原理概念去学习 →15检索增强 RAG:编码 / 索引 / 相似度 / masked mean pooling代码去学习 →16阶段项目:量化部署 + RAG 问答系统项目去学习 →
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推理 · 评测 · 冲刺

18/18 已上线
模块九 · 复杂推理(5 课次)
1认知推理:感知 / 认知 / 推理的区别概念去学习 →2长思维链模型:逻辑 / 因果 / 数学 / 代码 / 科学任务概念去学习 →3SFT 推理训练:长思维链数据构建与指令蒸馏概念去学习 →4RL 推理训练:结果奖励 vs 过程奖励 · 探索策略概念去学习 →5搜索推理:Self-consistency · Tree-of-Thoughts代码去学习 →
模块十 · 智能体(5 课次)
6智能体总览:profile 设置 · 角色一致性概念去学习 →7记忆机制:显式 / 隐式记忆 · 存储读取 · 遗忘概念去学习 →8工具使用:工具检索 · 调用优化 · JSON schema 校验代码去学习 →9多智能体:通信结构 · 组件优化 · 人机协作概念去学习 →10交互环境与应用:世界模型 · WebGPT · 斯坦福小镇 · 框架搭建概念去学习 →
模块十一 · 十二 · 评测与伦理(4 课次)
11评测流程与范式:数据划分 · 基准 / 人类 / 模型评估概念去学习 →12评测指标:F1 / 困惑度 / BLEU / ROUGE / NDCG计算去学习 →13公开评测集:MMLU · C-Eval · HELM · 数据污染概念去学习 →14模型偏见 · 隐私(差分隐私)· 数据安全与合规概念去学习 →
两轮冲刺(4 课次)
15第一轮套题:12 模块概念速通 + 逐题诊断概念去学习 →16计算题专项:扩展法则 / 参数量 / FLOPs / 显存 / 吞吐 / NDCG计算去学习 →17代码填空专项:RoPE / MoE / 注意力 / LoRA / RAG代码去学习 →18第二轮编程实战 + 全真模考复盘项目去学习 →