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你能推荐一些关于大型语言模型（LLM）、Transformer等的在线课程或资源吗？我希望不仅能在技术方面的对话中跟上节奏，还能积累足够知识为GitHub上的项目做贡献。我知道技术发展迅速，每天都有新技术的缩写出现，但我至少想打下基础然后在此基础上继续前进。

讨论总结

原帖作者寻求学习大型语言模型（LLM）和变换器（transformers）从零基础到深入掌握的资源，希望能参与技术对话并为GitHub项目做贡献。评论者们纷纷给出了自己的建议和推荐的资源，包括各种视频、课程、书籍、博客以及其他网络资源，如Andrej Karpathy的视频、3blue1brown的可视化解释、吴恩达的参考资料、斯坦福大学的课程和书籍、英伟达的讲座等，氛围积极且富有建设性。

主要观点

  1. 👍 推荐Andrej Karpathy的视频资源用于学习LLM和transformers
    • 支持理由：是非常好的参考资源
    • 反对声音：无
  2. 🔥 可以将3blue1brown和Karpathy的资源结合学习
    • 正方观点：先看3blue1brown的简短可视化解释再深入Karpathy的视频能学到很多
    • 反方观点：无
  3. 💡 从理解LLM的用户端入手是深入学习的第一步
    • 解释：例如摆弄llama.cpp设置等，之后再深入高级话题会更容易
  4. 💡 英伟达的讲座是不错的学习资源
    • 解释：其学术性相比Karpathy和Ng较弱，适合初学者
  5. 💡 推荐吴恩达的参考资料有助于学习LLM和transformers相关知识
    • 解释：来自DeepLearning.AI的资料很不错

金句与有趣评论

  1. “😂 Good old Andrej Karpathy got your back! https://youtu.be/7xTGNNLPyMI?si=_qApC1vvtNokiF - _”
    • 亮点：直接推荐了Karpathy的视频资源
  2. “🤔 Karpathy is an insanely good reference!”
    • 亮点：强调Karpathy是很好的参考
  3. “👀 Start fron understanding the LLMs as user really well, tinker with llama.cpp settings etc.”
    • 亮点：提出从用户端理解LLM的新思路
  4. “🤔 Some of nvidia talks are good too, as they give less academic view than usual Karpathy and Ng.”
    • 亮点：指出英伟达讲座的特点
  5. “👀 Between this and 3blue1brown, you’re gonna learn a LOT! Maybe start with 3b1b for a nice shorter visual explanation of how transformers and LLMs work, then dig into karpathy’s videos to go deeper.”
    • 亮点：给出了结合两种资源学习的有效方法

情感分析

总体情感倾向为积极正面，大家都在积极为原帖作者推荐资源，没有明显的分歧点。可能的原因是原帖的问题比较明确，大家都希望能帮助原帖作者达成学习的目标。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同学习资源的节奏速度差异可能会引发后续讨论，例如fastai课程与Neural Breakdown with AVB在节奏速度上的不同。
  • 潜在影响：对于那些想要学习LLM和transformers知识的人来说，这些推荐资源能够帮助他们更好地入门和深入学习，进而可能会促进相关技术在更多领域的应用和发展。

详细内容：

标题：探索从零基础到精通 LLM 和 Transformer 的资源

在 Reddit 上，有一个关于寻找理解 LLM 和 Transformer 相关资源的热门讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。原帖中，发帖者希望能获取一些在线课程或资源，以便不仅能在技术交流中跟得上节奏，还能积累足够知识参与 GitHub 上的项目。

讨论的焦点集中在推荐的各类学习资源。有人提到，Andrej Karpathy 的相关内容是很好的学习资料，比如https://youtu.be/7xTGNNLPyMI?si=qApC1vvtNokiF-。还有用户称 Karpathy 是非常出色的参考。有人分享说“Between this and 3blue1brown，you’re gonna learn a LOT! Maybe start with 3b1b for a nice shorter visual explanation of how transformers and LLMs work, then dig into karpathy’s videos to go deeper.”。

有人建议先从像 llama.cpp 这样的设置入手，深入理解作为用户的视角，再进阶到更高级的主题。对于英伟达的相关讨论，也有人询问是否有有用的链接。还有人提到 Andrew Ng 在DeepLearning.AI: Start or Advance Your Career in AI的内容有不错的参考价值，以及斯坦福的 CS 224N 和相关书籍。

对于视觉学习者，3Blue1Brown 的视频被认为是很好的起点。另外，还有人推荐了两本书：《Build a Large Language Model (From Scratch) by Sebastian Raschka》和《Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation by Jay Alammar》。

有人觉得博客“GPT in 60 Lines of NumPy”https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/是不错的入门介绍。

此外，fastai 的课程和Neural Breakdown with AVB也被推荐。

在这场讨论中，大家对于推荐的学习资源存在一定的共识，那就是丰富多样、涵盖不同的学习风格和层次，以满足不同学习者的需求。一些特别有见地的观点，如结合多种资源、根据自身学习特点选择起点等，丰富了整个讨论。

总之，通过这场热烈的讨论，为想要学习 LLM 和 Transformer 的人提供了丰富的参考和建议。