learn-llm

这个教程面向前端研发，目标不是让你只会调用 API，而是理解大模型系统为什么能工作，以及如何把它拆成可以动手验证的小实验。

从原理开始

先用 JavaScript 复现 tokenization、embedding、attention、训练循环和采样，再看成熟项目里的完整实现。

从工程落地

继续实现 RAG、工具调用、Agent、多 Agent、MCP、Skill 和一个 mini ChatGPT 产品骨架。

全中文讲解

专业名词首次出现会解释，代码块附运行命令和预期输出，引用资料都可以点击跳转。

学习主线

Transformer
↓
GPT 预训练
↓
SFT / LoRA
↓
RLHF / DPO
↓
RAG
↓
Agent / 多 Agent
↓
MCP / Skill
↓
推理模型与前端工程化

如何运行实验

npm install
npm run labs
npm test

每章也可以单独运行，例如：

npm run lab:03

核心参考

本教程以社区成熟项目为主要参考，包括 minGPT、nanoGPT、build-nanogpt、llm.c、Harvard Annotated Transformer、LLaMA Factory、TRL、LangChain RAG From Scratch、LangGraph、AutoGen、smolagents 等。