今天分享两个 Github 上开源的不错的项目，以及阿里空 Github 项目的趣闻。
一、开源大模型面试题
大致看了以下，面试题分门别类，还是挺全的。包含 LLM 基础，分布式训练，推理，强化学习等。
二、Awesome Compression - 模型压缩的小白入门教程
这本公开电子书还没有写完，但是已经写完的章节，质量还不错。
unsetunset2.1项目简介unsetunset
随着ChatGPT的出圈，大语言模型层出不穷，并展现出非凡的能力，可以有效地解决各种问题。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和内存，导致运行时资源消耗较高，限制了其在某些场景下的应用，让很多研究者望而却步。本项目使用通俗易懂的语言介绍模型的剪枝、量化、知识蒸馏等压缩方法，让更多的小白能更快了解到模型压缩技术。
unsetunset2.2 项目意义unsetunset
目前网上关于模型压缩的相关资料比较驳杂，初学者很难找到一个简单优质的的中文入门教程来学习。本项目借鉴MIT 6.5940 TinyML and Efficient Deep Learning Computing，提供模型压缩的入门教程，降低模型压缩的学习门槛。在教程中，您将了解不同的压缩方法，通过实践和示例，学习如何应用这些方法来压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。
unsetunset2.3 项目受众unsetunset
本项目适合以下学习者：
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深度学习研究人员；
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嵌入式系统和移动应用开发者；
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对AI硬件加速和部署感兴趣的开发者；
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对模型压缩技术感兴趣的学生群体。
unsetunset2.4项目亮点unsetunset
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提供通俗易懂的理论内容来科普模型压缩技术；
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提供实践代码，结合实际场景帮助学习者更好地理解理论内容。
三、阿里四个空项目，喜获 24k star
阿里最近在 AI 方向突破不少，在 github 上开源了四个项目，都是只有 readme 文件，并没有开源代码，导致引发争议。
打开以后，都是这种空的 readme 介绍文档。
Github 本身是开源平台，如果不开源，只放一个介绍文档，是把 github 当成宣传平台来使用了。着实有违 Github 的初衷。
例如，EMO 项目，有五千 star，几百个 folk，但是就是不开源代码。导致网友愤慨。
这个问题在知乎也引起了热议。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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