LLM 数据工程新开源指南：深度解析！research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 16:30•发布: 2026年2月25日 14:52•1分で読める•Zenn ML分析这本新的开源指南为使用大语言模型（LLM）的数据工程师提供了一个全面的资源，涵盖从数据清洗到检索增强生成（RAG）的各个方面。 凭借实用的动手项目，本指南肯定会加速您的 LLM 开发技能。 GitHub 存储库是任何希望提高其数据工程能力的人的绝佳资源！要点•该指南为 LLM 提供了完整的数据工程堆栈，包括多模态数据。•它包括 5 个端到端的结题项目，带有 Jupyter Notebook 格式的可执行代码。•所有资源，包括代码和数据管道，都可以在 GitHub 上作为开源获得。引用 / 来源查看原文"本书系统地涵盖了数据工程的完整技术栈，从预训练数据清洗到多模态对齐、RAG 检索增强，以及合成数据生成。"ZZenn ML2026年2月25日 14:52* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Google Search's AI Overviews: Simple Ways to Customize Your Experience!较新Revolutionizing Image Transmission: Semantic Communication with Swift and CoreML相关分析research自然即电脑：人工智能革新材料科学2026年2月25日 17:47research新基准能否解锁生成式人工智能的类人智能？2026年2月25日 17:32research识别生成式人工智能对学术论文的影响：新前沿2026年2月25日 16:46来源: Zenn ML