stanford-cme-295-transformers-large-language-models

斯坦福大模型课速查表，一页复习Transformer核心考点

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署学习教育 🍴 复刻 724 🐛 待处理 8 👀 关注 53

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 5020

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费免费开源学习资料

项目预览

stanford-cme-295-transformers-large-language-models 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类学习教育

开发团队afshinea

GitHubhttps://github.com/afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models

定价模式🏷️完全免费

价格说明免费开源学习资料

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

GitHub 星标★ 5020

上线时间2025-03-23 00:00:00

代码更新2026-09-13

仓库体积10.7 MB

本站数据更新2026-11-04

维护状态维护中

收录时间2026-09-15

浏览次数1

项目介绍

这是斯坦福大学 CME 295 课程《Transformers 与大语言模型》的 VIP 速查表（cheatsheet），以开源仓库形式维护。课程系统讲解 Transformer 架构、注意力机制、预训练、微调、对齐、推理优化及大模型应用等核心主题，速查表则把每讲关键公式、结构图和结论浓缩成便于复习的页面。它解决的是学习大模型时知识点零散、教材冗长、公式难记的问题，适合作为课程配套的考前速查与面试复习资料。核心能力包括：按主题组织的公式与概念摘要、模型结构示意、训练与推理流程要点，以及覆盖从基础到前沿的课程脉络。仓库本身以文档和图片为主，不提供可运行代码，价值在于高密度知识提炼与权威课程背书，适合已有一定基础、需要快速回顾和查漏补缺的读者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 5020

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

能访问 GitHub 的网络环境
已安装 Git（可选，也可直接在网页下载 ZIP）
本地有可打开 PDF/图片的阅读器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆课程仓库

把速查表仓库完整下载到本地；若网络受限，也可在 GitHub 页面点 Code 下载 ZIP 压缩包。
```
git clone https://github.com/afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models.git
```
2进入仓库目录

切换到刚克隆下来的项目根目录，里面按语言分文件夹存放速查表。
```
cd stanford-cme-295-transformers-large-language-models
```
3选择语言目录

README 提供 ar、cs、en、es、fa、fr、it、ja、ko、pt、ru、sr、th、tr 等语言，英文进 en。
```
cd en
```
4查看速查表文件

列出该语言目录下的文件，确认速查表内容已下载完整。
```
ls -la
```
5打开速查表阅读

用系统默认程序或浏览器打开目录中的速查表文件，按主题复习公式与结论。