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精选论文

从基础到进阶，系统掌握大语言模型核心知识。点击时间轴节点，探索每个阶段的学习内容。

2017
Transformer
2017
RLHF
2018
GPT-1
2018
BERT
2019
GPT-2
2017-06

Transformer

Self-AttentionEncoder-DecoderParallelization

彻底颠覆序列建模范式的革命性架构。通过自注意力机制实现全局依赖建模与完全并行计算，一举解决了 RNN 的长程依赖和训练效率瓶颈，成为 GPT、BERT 等所有现代大语言模型的架构基石。

精选题库

从高频面试到实战场景，我们为你精心整理 LLM 相关核心题目，并持续更新。

题库依托于 GitHub 仓库 LLMForEverybody，目前已有 5K+ Stars。

体系覆盖

覆盖架构、数据、训练、推理、RAG、对齐、评测与 Agent 等核心模块。题目按难度递进，可按模块拆分刷题，也可按路线系统学习，形成完整的知识版图。

实战价值

聚焦真实工程中的关键决策与常见坑点。每道题强调「为什么这样做」，帮助理解方案选择的利弊权衡，从「会用」进阶到「会优化」。

学习体验

每题配完整解析与关键点总结，不只给答案，更给思考路径。模块化结构配合梯度难度设计，把「知识点」变成「决策力」。

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常见问题

LearnLLM.AI 会持续更新吗？

LearnLLM.AI是一个由专业团队维护并承诺持续更新的平台。我们的所有内容，包括网站系统、论文深度解读、面试题目与解析，都将随着技术发展而不断迭代。我们格外珍视用户的反馈。如果你认为某篇前沿论文值得深度研学，或对内容有任何建议，欢迎随时通过网站的反馈功能或联系客服提出。你的需求是我们优化和更新的重要方向。我们最大的不同，在于我们的初心与投入。 我们团队耗时大半年专门开发学习系统，并邀请高校研究员与大厂面试官共同创作，而非简单整理现有的文档资料。我们致力于长期打造一个高质量、有深度的学习产品，其中“论文精选”环节更是我们的核心特色，旨在提供独一无二的深刻见解，杜绝千篇一律的“Ctrl+C/V”式八股文。