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大家好，我是牛皮糖！其实最近的 AI 焦虑以及在慢慢减少了，我不知道还有没有因�?AI 技术焦虑的朋友，作为一个技术开发者，在去年因�?AI 相当焦虑，盲目的报了一�?AI 课程�?有几百块钱的 ，也有几千的块钱的。但是发现这些技术都不能要我变现�?没办法这不是我这个学历考虑的事情�?
这不是一本纯讲理论的 LLM 教科书，而是一�?*�?到部�?*的实战手册，适合动手派程序员从头学习大语言模型�?
目录
章节
内容简�?
✅�?Chapter 1: Introduction to Language Models*
LLM 简介与发展脉络，掌�?transformer 架构核心原理�?
🧱 Chapter 2: Tokens and Embeddings
学习 tokenizer、词向量、embedding 构建方式�?
🔍 Chapter 3: Looking Inside Transformer LLMs
拆解 Transformer 内部结构，探�?attention 运作机制�?
🏷️�?Chapter 4: Text Classification*
使用 LLM 进行文本分类任务，涵�?fine-tune 与推理两种方式�?
🧠 Chapter 5: Text Clustering and Topic Modeling
聚类与主题建模实践，结合 embedding 进行语义理解�?
✍️ Chapter 6: Prompt Engineering
手把手教你如何设计高质量 Prompt，提�?LLM 输出准确率�?
🔁 Chapter 7: Advanced Text Generation
探索 beam search、top-k、temperature 等生成技巧�?
🔎 Chapter 8: Semantic Search and RAG
结合向量数据库实现语义搜索与检索增强生成（RAG）�?
🖼️�?Chapter 9: Multimodal Large Language Models*
文本 + 图像等多模�?LLM 的实践案例�?
🔢 Chapter 10: Creating Text Embedding Models
自定义训�?text embedding 模型，掌握向量化底层原理�?
🧪 Chapter 11: Fine-tuning for Classification
微调 BERT �?encoder 模型进行分类任务�?
🎯 Chapter 12: Fine-tuning Generation Models
使用 LoRA、PEFT 等技术微调生成类模型�?GPT�?
这个开源项目不仅仅提供基础教程、还提供了对应的学习环境，可以直接在云服务器上运行对应的项目文件。�?
项目优势
�?🔁 每章可独立运行，支持 Google Colab 一键体�?
�?🔬 深度结合理论与实战，适合学术研究者、开发者、创业团队使�?
�?🤖 涵盖文本分类、多模态、RAG、Prompt 等主�?LLM 应用场景
�?🛠�?包含 fine-tuning、embedding 训练、模型部署等工程技�?
📢 牛皮糖点�?
在当前大模型如火如荼的时代，�?Hands-On-Large-Language-Models 这样**聚焦实战 + 开源代�?+ 技术栈全覆�?*的项目，很多缺少人才的公司确实愿意分享出来，要更多人才学习�?
�?GitHub 的世界里面技术永远不会是难点�?
🐂 项目地址奉上�?
GitHub 地址：https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models记得 Star 收藏，以后说不定哪天找不到它就哭了！
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