概要

本リポジトリ「llm-workshop」は、大規模言語モデル（大模型 / LLM）の応用と開発に関する実験・教育用の教材集です。リポジトリには電子書籍（PDF）へのリンクや、日別に分かれたハンズオン資料（day01、day02 等）、サンプルコード、演習ノートが含まれており、入門から応用まで段階的に学習できる構成になっています。言語は主に中国語で書かれていますが、Pythonベースのコードや実践的なワークフローは幅広い学習者に役立ちます。小規模なコミット履歴ながら、教育目的のまとまったリソースとして利用可能です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 3
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 3
• コミット数: 4
• ファイル数: 24
• メインの言語: Python

主な特徴

• 大規模言語モデルのハンズオン教材を日別（day01, day02…）で整理。
• 電子書籍（PDF）を含む包括的な講義ノートと演習問題を提供。
• Pythonベースのサンプルコードで実験環境を構築しやすい。
• 教育用途に最適化されており、初心者から中級者まで段階的に学べる。

技術的なポイント

このワークショップは、LLMを使った実践的な学習に重点を置いています。リポジトリには講義資料と対応するサンプルコードが含まれており、モデルの基礎理論だけでなく実際に手を動かして学ぶことを想定しています。主にPythonで記述されたスクリプトやノートを通して、以下の技術的テーマをカバーしている点が特徴です。

• モデル入門と基礎理解：大規模言語モデルの基本概念（トークナイゼーション、自己注意、事前学習と微調整の違いなど）を理論と実践で結び付けて解説する形式を想定しています。講義ノートは理解を深めるための図解やステップバイステップの説明を含む場合が多く、初学者の学習曲線を緩やかにします。
• 実践的なコード実例：Pythonのサンプルコードで推論パイプラインや簡易微調整、プロンプト設計の例を示すことにより、概念の適用方法を具体的に提示します。たとえばローカル実験のためのデータ読み込み、前処理、モデル呼び出し、出力の整形といったワークフローが含まれている想定です。
• プロンプト設計と評価：プロンプトエンジニアリングの基本手法（テンプレート作成、コンテキストウィンドウの活用、少数ショット学習の実験）と、それらの効果を定量化するための簡易評価指標（精度、生成の多様性、ヒューマン評価指標など）を取り扱う構成が有用です。
• ハンズオン形式と教育設計：日ごとのモジュール（day01〜）に分かれ、学習目標、演習課題、参考資料が整理されているため、教室や社内勉強会での利用に向いています。付属の電子書籍（PDF）は講義の流れを補完し、自己学習者にも便利です。
• 実運用・デプロイの導入（想定）：小規模なワークショップながら、モデルの簡易デプロイやAPI化の入門トピック、セキュリティやコスト管理に関する注意点まで軽く触れることで、研究からプロダクトへの橋渡しを意識した教材になっています。

リポジトリ自体は比較的小規模（コミット数・ファイル数）ですが、教育目的でまとまっており、実践的なハンズオンを通じてLLMの基礎から応用まで学べる点が価値です。中国語のコンテンツが中心なので、非中国語話者はコード部分や図表を中心に参照すると良いでしょう。将来的には依存関係リスト（requirements.txt）や実行手順の英訳、コンテナ化（Docker）テンプレートなどが整備されると、より利用しやすくなります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• LICENSE: file
• README.md: file
• day01: dir
• day02: dir

…他 19 ファイル

まとめ

教育向けの実践ワークショップ資料として有用で、LLM入門から応用まで手を動かしながら学べる良質なリソースです（中国語中心）。

リポジトリ情報：

• 名前: llm-workshop
• 説明: 大模型应用与开发实验教程
• スター数: 3
• 言語: Python
• URL: https://github.com/little51/llm-workshop
• オーナー: little51
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/7981353?v=4

READMEの抜粋：

大模型应用与开发实验教程

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一、课程概览

天数	主题	内容详情
第1天	大语言模型导论	实训课程概述
		大…