CookLLM

👋 课程介绍

欢迎来到 CookLLM！这是一个专注于大语言模型（LLM）技术的系统化课程，带你从原理到实践，真正理解 LLM。

为什么做 CookLLM？

我曾是一名CV算法工程师。CV算法的本质就是在不断解决 corner case / bad case，从性能和速度两个维度优化。在成熟的业务中，折腾一年指标提升 1% 已经算不错了。从技术演进来看，这个领域已经进入了存量精耕的阶段。

而大模型代表的是通用能力。它在未来必然会卷进一个又一个领域，只是时间问题。我不想在“存量”里雕花，我要去“增量”里造浪。

在这浪潮里，我不想做旁观者，我想做一个亲历者。

所以我开始自学大模型技术。但很快发现，这条路并不好走：

• 资料零散 - 知识点散落在各种博客、论文、视频里，没有系统的学习路径
• 论文难懂 - 数学公式看得头大，看完还是不知道怎么实现
• 内容参差不齐 - 有些教程本身就有错误，浪费大量时间

我花了很多时间踩坑、整理、实践，逐渐形成了自己的学习体系。

CookLLM 就是我把这套体系整理出来，分享给和我一样想深入理解 LLM 的人。

这门课能给你什么？

• 不只是调 API - 深入理解每个算法背后的原理
• 代码可运行 - 每个知识点都有配套代码，clone 下来就能跑
• 知识成体系 - 从基础到进阶，循序渐进
• 中文原创 - 针对中文开发者，不是翻译

课程结构

适用人群

• 想转型 AI 的开发者 - 有编程基础，想进入大模型领域
• 想深入理解原理的算法工程师 - 不满足于调 API，想知道底层是怎么实现的
• 想从零构建模型的学习者 - 想亲手训练一个模型，而不只是用别人的

会员专享

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• ✅ 全部课程章节的完整访问权限
• ✅ 高级技术深度解析
• ✅ 完整的代码实现和项目模板
• ✅ 持续更新的最新技术内容

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资源平台

• 🤗 Hugging Face — 数据集和模型
• 🟣 ModelScope — 数据集和模型
• 📊 SwanLab — 训练实验记录