史上最全“大模型免费”学习资料（视频+书+代码） - 知乎

# 1. 免费课程
## 1.1 Prompt课程
### 1.1.1 Prompt-吴恩达

1. chatgpt-prompt-eng （吴恩达）

目前课程均免费，可以在线听（最好使用代理，不然有时会比较卡顿）

https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/lesson_1

2. prompt-engineering-for-developers
- 描述：为1.1.1中大部分课程的中文翻译版，但没有配套中文视频
- Github: https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers.git
- 星：5.8k
- 推荐度：5星

3. B站地址
- https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y1A7FU/?share_source=copy_web&vd_source=d670de3e996c9a3b795a0e40e028adeb

### 1.1.2 Prompt Engineering提示工程指南

地址：https://www.promptingguide.ai/zh

提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，
帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。
掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、
学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。

![](_.01_开源课程_images/生成提示工程.png_)

## 1.2 原理

1. LLM基础课程

吴恩达发了一个最新的LLM教程，里面包含LLM背后模型的原理，
以及如何做指令微调和高效微调，目前可以免费学习视频，作业部分收费。。
对于要学习LLM原理和训练的人可以学习一下，课程总时长5个小时左右，但是分成小课，
一节课也就十分钟左右，质量很高：

《Lenerative AI with Large Language Models》课程地址：
https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-with-llms/

2. 黄大年茶思屋

- 黄大年茶思屋原本是内部员工交流探讨的平台，也是与外部科学家思想碰撞的管道。后来对外开放。
里面有很多专家和技术大牛的精品课程分享。
- https://www.chaspark.com/#/home

3. LLMForEverybody
- 在线阅读：https://luhengshiwo.github.io/LLMForEverybody/
- Github (1.1k stars): https://github.com/luhengshiwo/LLMForEverybody
- 每个人都能看懂的大模型知识分享，LLMs春/秋招大模型面试前必看，让你和面试官侃侃而谈

4. Hugging Face 手把手教你构建 DeepSeek-R1 推理模型
- 课程链接：https://hf.co/learn/nlp-course/en/chapter12/1?fw=pt
- 大纲
- 强化学习简介及其在大模型 (LLM) 中的作用
- 理解 DeepSeek R1 论文
- 在 TRL 中实现 GRPO
- 对齐模型的实际用例

5. generative-ai-for-beginners
- Github (76.1k stars): https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst
- 生成式AI入门课程，21节课，包含视频、文档、代码、练习题等，微软出品

## 1.3 工具使用

1. LangChain课程

吴恩达和LangChain联合创始人推出。

(1) LangChain数据处理：

https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-chat-with-your-data/

## 1.4 应用构建课程

1. HuggingLLM

- 该项目聚焦于如何使用ChatGPT相关API创造新的功能和应用，
对相关任务有详细的背景和系统设计介绍，并提供示例代码和实现流程。
- 地址：https://github.com/datawhalechina/hugging-llm

![](_.01_开源课程_images/HuggingLLM课程.png_)

2. 构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计

- 地址：https://github.com/phodal/aigc
- 《构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书，
介绍了大语言模型的基础知识和应用，以及如何构建自己的模型。其中包括Prompt的编写、
开发和管理，探索最好的大语言模型能带来什么，以及LLM应用开发的模式和架构设计。

- 学习该项目可以学习到一些有趣的实操案例。

![](_.01_开源课程_images/构筑大语言模型应用.png_)

    • *

1. llm-action
- 公众号：吃果冻不吐果冻皮，专注于AI工程化（LLM/MLOps/LLMOps）落地。
- https://juejin.cn/user/3642056016410728
- 掘金签约作者
- Github: https://github.com/liguodongiot/llm-action
- 2.9k Stars

2. awesome-generative-ai-guide
- 生成式AI相关资源大列表，包括相关研究、面试材料、笔记等
- https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide

3. prompt-engineering-for-developers
- Github (8.2k Stars): https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/blob/main/README.md
- 吴恩达大模型课程的中文翻译版本
- PDF书：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/releases

4. llm-course-cn

- github原始版本（24.5k stars）：https://github.com/mlabonne/llm-course
- github中文版: https://github.com/yuanzhongqiao/llm-course-cn
- 国内镜像：http://www.gitpp.com/llm/llm-course-cn

LLM课程分为三个部分：

- LLM 基础知识涵盖有关数学、Python 和神经网络的基本知识。

- ‍ LLM科学家专注于使用最新技术构建最好的LLM。

- LLM 工程师专注于创建基于 LLM 的应用程序并部署它们。

5. Build a Large Language Model (From Scratch)

- 该书有对应的配套书籍
- 在线阅读：http://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/welcome/v-3/
- 涉及源码：http://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
- 注：这本书作者还没写完，只有在线阅读链接，没有pdf版本

6. LLMs-from-scratch
- https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
- 中文：https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn
- 书Build a Large Language Model (From Scratch)配到代码仓

7. UltraScale Playbook
- 《超大规模AI实战手册》是一本全面介绍超规模AI技术的实用指南，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。无论您是AI领域的初学者还是有经验的专业人士，本书都能为您提供宝贵的见解和实用技巧。
- 英文原版：https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook
- 翻译源码 （5 stars）：https://github.com/pprp/ultrascale-playbook-zh

    • *

电子书

1. OneFlow技术年货：800+页免费“大模型”电子书
http://djstp.osxo.cn/44

2. prompt-engineering-for-developers
- Github (8.2k Stars): https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/blob/main/README.md
- 吴恩达大模型课程的中文翻译版本
- PDF书：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/releases

3. Current Best Practices for Training LLMs from Scratch
- 《Current Best Practices for Training LLMs from Scratch》是由Weights & Biases（W&B）提供的一份关于从头开始训练大型语言模型（LLMs）的权威指南。这份白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践，内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略，到模型评估与部署等各个环节。
- https://wandb.ai/site/wp-content/uploads/2023/09/Current-Best-Practices-for-Training-LLMs-from-Scratch-Final.pdf

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创建于: 2025-10-26 10:40:43
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