“Happy-LLM”是一個開源項目，旨在幫助學習者深入理解大語言模型（LLM）的原理與實踐。該項目由Datawhale社區(qū)主導，旨在為初學者和進階者提供系統(tǒng)性的學習資源，涵蓋從理論到實踐的全面內(nèi)容。

• Happy-LLM官網(wǎng)入口網(wǎng)址：https://datawhalechina.github.io/happy-llm/#/
• Happy-LLM開源項目官網(wǎng)入口網(wǎng)址：https://github.com/datawhalechina/happy-llm

Happy-LLM 的核心內(nèi)容包括：

• 理論基礎：涵蓋自然語言處理（NLP）基礎知識、Transformer架構、預訓練語言模型（PLM）原理、大模型結構、訓練流程等。
• 實踐應用：提供代碼示例、項目實戰(zhàn)，如搭建和訓練LLM模型、微調(diào)（fine-tuning）、RAG（檢索增強生成）、智能體（Agent）等。
• 社區(qū)支持：項目鼓勵社區(qū)貢獻，提供開源文檔、GitHub倉庫、在線教程和社區(qū)交流。

Happy-LLM 的目標用戶包括大學生、研究人員、AI愛好者和開發(fā)者，適合具備一定編程和深度學習知識的學習者。項目強調(diào)“開源、共享、共學”的理念，旨在降低學習門檻，促進大語言模型技術的普及和應用。

Happy-LLM 是一個系統(tǒng)性、實踐性強、社區(qū)驅(qū)動的開源項目，旨在幫助學習者從零開始掌握大語言模型的原理與實踐。