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《大模型基础》(Foundations-of-LLMs) LLM 教材指南：8 份 PDF 与 202 篇论文清单，如何快速拿全

【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》(Foundations-of-LLMs) 是一套六章的开源 LLM 教材仓库，备有 8 份 PDF、202 条论文清单和 12 期 Arxiv 周报。本文按"盘清有什么、两条路径拿材料、拿到后怎么读"三步走，读完即可照做。

教材、PDF、论文清单：仓库里到底备了哪些料 📋

材料集中在三处，主力资源一览：

六章内容依次是：语言模型基础（统计方法、RNN、Transformer、采样与评测）、大语言模型架构（Encoder-only / Encoder-Decoder / Decoder-only / 非 Transformer）、Prompt 工程（上下文学习、思维链、Prompt 技巧）、参数高效微调（参数附加、参数选择、低秩适配）、模型编辑（T-Patcher、ROME）、检索增强生成（架构、知识检索、生成增强）。

只要单章：进分章节文件夹挑一份 PDF

1. 打开 《大模型基础》教材/《大模型基础》分章节内容/ 目录
2. 按文件名挑：只学 Prompt 工程就取第3章 Prompt 工程.pdf（7.8M），只学微调就取第4章 参数高效微调.pdf（2.9M）
3. 核对本地文件大小与上表一致（误差在几百 KB 内），文件完整

整套要全：一条 git clone 加一条 find 校验 📦

clone 仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Foundations-of-LLMs

进目录跑校验命令：

find . -name "*.pdf" -exec ls -lh {} +

预期输出 8 行：完整版 22M、分章 6 份（2.0M~7.8M）、英文草稿 44M。行数与大小都对上，全套齐了。团队做月度更新，之后教材改版，在仓库目录执行git pull即可同步新版，不用重新 clone。

拿到之后怎么用：三条读完一章就翻一份的组合

1. 读完一章 → 翻对应节论文列表。大模型经典论文列表/readme.md 的章节结构与教材六章一一对应。读完第 4 章参数高效微调，直接跳到"低秩适配方法"一节（共 28 条），从 LoRA 原文（2022）开始，顺着往下读 DoRA、GaLore 等后续工作。
2. 读完 RAG → 翻最近一期周报。读完第 6 章检索增强生成，打开 Arxiv 一周进展报告（大模型方向）/20241213-20241219/，里面有 RetroLLM 检索生成融合解读，把教材里的 RAG 方法接到最新研究上。
3. 时间紧 → 先读 22M 完整版建立框架。通读一遍后，挑 1~2 章难懂的，再回分章节目录重读对应的单章 PDF（每章只有 2M~8M，比反复翻 22M 全本省时）。

下载前避坑：4 个容易白忙的点 ⚠️

1. 英文版是草稿，不是正刊。Foundations_of_LLMs(English_version)/readme.md/readme.md) 写明它由 GPT 机翻、后续会修订。遇到它：系统学习以中文版六章为准，44M 的英文 PDF 只作对照参考。
2. 完整版不在仓库根目录。它在《大模型基础》教材/子目录里，文件名大模型基础 完整版.pdf（中间有空格）。遇到找不到：别在根目录翻，直接进该子目录。
3. 文件 0KB 或打不开，别硬修。重新 clone 一遍，再跑上面的find校验，完整版应显示 22M 左右。
4. 论文条数会变动。README 注明论文列表"正处于不断更新中"，本文的 202 条是写作时统计值，git pull后再数可能变多，属正常。

收尾：一个联系方式加一条推荐路线

内容有疑问发邮件：xuwenyi@zju.edu.cn（仓库 README 中列出）。推荐路线一句话：系统学习直接走"完整版 PDF → 论文列表对应章节节 → 最近一期 Arxiv 周报"。

【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