对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。
Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。
如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。
卧槽，来了朋友们，Karpathy三个半小时LLM入门课程，如果想入门了解LLM的话必看这个视频。详细介绍LLM训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。1.预训练：数据、分词、Transformer神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2训练示例、Llama 3.1基础推理示例2.有监督微调：对话数据、"LLM心理学"：幻觉、工具使用、知识/工作记忆、自我认知、模型需要token来思考、拼写、参差不齐的智能3.强化学习：熟能生巧、DeepSeek-R1、AlphaGo、RLHF。视频是23年十月那个视频的强化版本，讲的更加详细，即使没有技术背景也可以看懂。将提供对ChatGPT等LLM完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助你思考当前的能力、我们所处的位置以及未来的发展方向。下面是Gemini的详细总结，而且包含了时间轴，我也翻译了完整的视频，下载地址回复【Karpathy】获取字幕和原始视频，可以自己压制，压制完的太大了。[heading3]大型语言模型(LLM)和ChatGPT简介[content]视频目的(00:00-00:27):本视频旨在为普通受众提供一个关于大型语言模型（LLM），特别是像ChatGPT这样的模型的全面但易于理解的介绍。目标是建立思维模型，帮助理解LLM工具的本质、优势和局限性。文本框的奥秘(00:27-00:41):探讨用户与ChatGPT等LLM交互的核心界面——文本框。提出用户输入内容、模型返回文本的机制问题，以及背后对话的本质。
专有模型(Proprietary Models)(03:18:38-03:19:23):对于OpenAI、Google等公司的专有模型，需要访问其官方网站或平台（如ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。开源模型(Open-Weight Models)(03:19:23-03:21:16):对于DeepSeek、Llama等开源模型，可以使用以下方式：Inference Provider(Together AI)(03:19:23-03:21:16):使用Together AI等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。LM Studio(03:20:36-03:21:16):使用LM Studio等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。[heading3]总结：ChatGPT的本质与未来展望[content]ChatGPT的本质(03:21:46-03:25:18):ChatGPT本质上是OpenAI数据标注员的神经网络模拟器，它模仿人类标注员在遵循OpenAI标注指南的情况下，对各种提示词的理想助手式回应。LLM的局限性(03:25:18-03:26:49):LLM并非完美，存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。用户应谨慎使用，并进行人工检查和验证。LLM的优势(03:26:49-03:30:25):LLM是强大的工具，能够显著加速工作效率，并在各领域创造巨大价值。用户应将其视为工具箱中的工具，用于启发灵感、撰写初稿等，并始终对最终产品负责。LLM的未来(03:30:25-03:31:12):LLM的未来发展令人兴奋，多模态、Agent智能体、持续学习等趋势值得期待。虽然LLM仍处于早期发展阶段，但其潜力无限，未来可期。整理和翻译不易，可以的话希望给个三连，谢谢🙏
多模态(Multimodality)(03:09:57-03:11:17):未来的LLM将具备多模态能力，不仅能处理文本，还能原生处理音频和图像等多种模态的数据，实现更自然的交互体验。Agent智能体(03:11:17-03:12:39):未来的LLM将发展为智能体，能够自主执行复杂任务，进行长期规划和执行，并与人类进行更深入的协作。无处不在的隐形化(Pervasive and Invisible)(03:12:39-03:13:13):LLM将更深入地融入各种工具和应用中，成为像计算机一样普及的基础设施。测试时训练(Test Time Training)(03:13:13-03:14:19):未来的研究方向之一是让模型在测试时也能持续学习和改进，克服当前模型参数固定的局限性。长上下文处理(Long Context)(03:14:19-03:15:06):未来的LLM需要处理更长的上下文，以应对多模态和长期任务的需求。[heading3]跟踪LLM最新进展的资源[content]LLM排行榜(AM-Leaderboard)(03:15:06-03:17:35):AM-Leaderboard是一个跟踪LLM模型性能的排行榜，基于人类对比评估进行排名，可以帮助了解各种模型的优劣。AI News Newsletter(03:17:35-03:18:19):AI News Newsletter是一个信息全面的AI新闻邮件列表，总结LLM领域的最新进展，并提供人工编辑的摘要。X(Twitter)(03:18:19-03:18:38):关注X(Twitter)上值得信赖的AI研究者和从业者，可以及时获取LLM领域的最新动态。