A FIELD GUIDE TO LARGE LANGUAGE MODELS
从底层计算，
到模型的无限可能。
沿着一条清晰的技术脉络，理解大模型的原理、公式与演进。
连接零散知识，建立属于你的完整技术图景。
08技术层级36深度笔记原理 · 公式 · 演进 · 边界
01 — EXPLORE THE STACK
一张地图，串起整个系统.
01
Infrastructure基础设施
从计算与存储出发，理解模型背后的物理约束。
GPU · HBM · Roofline8 篇笔记
02
Data engineering数据治理
让原始数据成为可信、可追溯的学习信号。
去重 · 数据质量 · Tokenizer8 篇笔记
03
Training & inference训练与推理
追踪能力形成的过程，拆解训练与推理的代价。
SFT · RLHF · KV Cache5 篇笔记
04
Model architecture模型架构
理解概率、注意力与模型结构之间的联系。
Transformer · MoE · 多模态5 篇笔记
05
Model augmentation模型增强
通过上下文、检索与工具，拓展模型的能力边界。
Prompt · RAG · Agent4 篇笔记
06
Serving & orchestration服务与编排
连接模型与真实请求，让能力稳定地交付。
调度 · 路由 · API1 篇笔记
07
Applications应用实践
回到具体场景，看技术如何回应真实问题。
能源时序 · 企业研发2 篇笔记
08
Cross-cutting concerns评测与安全
贯穿每一层的可靠性、安全与可观测性。
评测 · 隐私 · 版本管理3 篇笔记
02 — FIND YOUR PATH
从一个问题，开始阅读.
理解原理，也理解边界。
参与完善 每篇笔记关注技术解决了什么问题，又带来了什么新约束。知识库持续校对中，具体结论请结合实验条件与原始资料阅读。