LLMForEverybody
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LLMForEverybody是一个专注于帮助非专业人士理解和准备大模型相关面试的资源库，通过Jupyter Notebook提供互动学习体验。
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LearnLLM.AI 核心亮点
精选大模型面试题库：覆盖从基础到前沿的实战题目，助您高效备战求职，抓住职业机遇；
系统化论文研读：从2017年Transformer奠基性论文出发，按清晰的知识体系梳理技术演进，适合不同基础的开发者循序渐进地深度提升；
精选实战课程：围绕 AI Agent、RAG 知识库、大模型微调与 LLM 应用开发等核心方向，打磨成体系的中文实战课程，覆盖 LangChain、LlamaIndex、Dify、MCP 等主流工具链，配套项目代码与讲师答疑，支持按主题灵活拆分、按需选学，帮你由点及面搭建完整的大模型知识体系。👉 浏览全部课程
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LearnLLM.AI 团队
LLM 精选论文
| 时间 | 论文 | 介绍 | 视频 | 开始学习 |
|---|---|---|---|---|
| 2017-06-12 | Transformer | 提出自注意力与 Transformer 架构 |  | |
| 2018-06-11 | GPT-1 | 预训练 + 微调的生成式 Transformer |  | |
| 2018-10-11 | BERT | 双向编码器：MLM + NSP |  | |
| 2019-02-14 | GPT-2 | 大规模无监督文本生成 |  | |
| 2019-10-23 | T5 | 文本到文本统一框架 |  | |
| 2020-05-28 | GPT-3 | 大模型与少样本学习能力 |  | |
| 2020-10 | ViT | 将 Transformer 主干引入视觉领域 |  | |
| 2021-02 | ViLT | 极简视觉语言预训练架构 |  | |
| 2021-02 | CLIP | 用自然语言监督实现零样本视觉学习 |  | |
| 2021-02 | DALL·E 1 | 自回归文本生成图像的开端 |  | |
| 2021-07-07 | CodeX | 面向代码生成的 GPT 系列模型 |  | |
| 2021-12 | [Stable Diffusion](https://arxiv.org/abs/211 |