Foundations-of-LLMs PDF 获取指南《大模型基础》8 份教材文件从单章到全套完整拿全【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs《大模型基础》是浙大团队开源的大语言模型教材仓库备齐 8 份 PDF 及配套论文列表、Arxiv 周报。本文给出 Foundations-of-LLMs PDF 获取完整路径单章按需下载、全套一次 clone并校验文件完整。 两条获取路径分章节 PDF 单份下载与全套批量下载仓库共 8 份 PDF完整清单见下节。只补某一章的知识走路径 A 单份下载需要批量下载全部教材走路径 B 整库 clone。路径 A单章学习三步拿到分章节 PDF进入 《大模型基础》教材/《大模型基础》分章节内容/ 目录6 份文件均以第X章命名与教材章节一一对应。按学习目标点选对应文件例如只学 Prompt 工程就选 第3章 Prompt 工程.pdf7.8M。下载完成后比对本地体积第 3 章约为 7.8M与清单一致即说明文件正常。路径 B系统学习全套资源一条命令落盘在终端执行 git clonegit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMsclone 完成后进入仓库目录用下节的校验命令确认 8 份 PDF 齐全。教材按月度更新后续同步新版在仓库目录执行git pull即可无需重新 clone。8 份 PDF 资源清单名称、大小与用途大模型基础 完整版.pdf22M六章合一通读全书或打印归档用。第1章 语言模型基础.pdf2.0M统计方法、RNN、Transformer 与采样评测。第2章 大语言模型架构.pdf6.1MEncoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only 及非 Transformer 架构。第3章 Prompt 工程.pdf7.8M上下文学习、思维链与 Prompt 技巧。第4章 参数高效微调.pdf2.9M参数附加、参数选择与 LoRA 系低秩适配。第5章 模型编辑.pdf5.1MT-Patcher、ROME 等知识编辑方法。第6章 检索增强生成.pdf6.6MRAG 架构、知识检索与生成增强。Foundation_of_LLMs.pdf/Foundation_of_LLMs.pdf)44M英文版草稿GPT 机翻仅作术语对照参考。完整版 PDF 大小校验一条命令确认全套齐全进入 clone 后的仓库目录执行find . -name *.pdf -exec ls -lh {} 预期输出 8 行完整版 22M、6 份分章在 2.0M~7.8M 区间、英文草稿 44M。行数与大小全部对上说明资源完整任一文件缺失或体积异常偏小都指向 clone 不完整重新 clone 后再次执行同一命令复核即可。组合阅读路径章节、论文列表与 Arxiv 周报怎么配教材、大模型经典论文列表/readme.md 与 Arxiv 一周进展报告大模型方向/ 共用同一套章节结构按需要任选一条组合章节 → 论文列表读完第 4 章后直接翻论文列表的低秩适配方法一节从 LoRA 原文往下读十余篇后续工作。章节 → 当周解读读完第 6 章 RAG 后打开 Arxiv 周报最近的日期目录如 20241220-20241226找 RAG 专题解读把教材方法接到最新研究。中英文对照需要英文语境时以 Foundations_of_LLMs(English_version)//) 英文版与对应中文章节对照阅读术语表述以中文版为准。下载前需要确认的 3 个前提英文版当前为机翻草稿Foundations_of_LLMs(English_version)/readme.md/readme.md) 写明其由 GPT 翻译而来系统学习请以中文 6 章为准。完整版 PDF 的存放位置比根目录深一级它位于 《大模型基础》教材/ 文件夹内分章文件再下一层按路径定位即可。文件异常不要强行使用下载后为 0KB 或无法打开时重新 clone 一遍并执行上节的 find 校验完整版应显示 22M 左右。按定需求 → 单章下载或 clone 全套 → find 校验 → 章节配论文列表与周报的顺序操作8 份 PDF 与两份配套资料即可全部就位内容上的疑问可发邮件至 xuwenyizju.edu.cn仓库 readme.md 中有列。【免费下载链接】Foundations-of-LLMsA book for Learning the Foundations of LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考