达到1k stars后????，我对大模型开源教程的反思！

Datawhale干货摘要

作者：陈安东，Datawhale成员

前言

Datawhale的开源大模型基础项目获得1k stars，显示了社区对其提供的浅显易懂的大模型基础知识的认可。作者分享了发起项目的初衷、遇到的困难和解决方法，希望为其他开源贡献者提供参考。

蓄势待发

大模型时代给NLP研究者带来了重大冲击。作者从2019年就开始研究预训练模型，并见证了大模型的发展。大模型在多个领域显示出潜力，而且改变了人们与信息的交互方式，故开源教程在传播理论和实践知识方面变得至关重要。

初次尝试

作者和Datawhale成员张帆决定开源分享大模型基础知识。他们认为开源教程可以帮助降低学习门槛、增强技术应用者的竞争力，并减少公众对大模型的误解和偏见。

难题显现

推出开源课程后，遇到技术学习高门槛和受众需求差异的挑战，导致参与度低。课程内容难以平衡，难以吸引学习者贡献和反馈，困难于课程迭代和改进。

破局

为解决挑战，作者和团队降低课程难度，更新前沿知识，加强社区互动。他们通过深入分析和讨论，做出了改变，包括把控课程难度、更新前沿知识、加强社区互动等措施。

新的旅程

基础课程发布半年后达到1k stars，作者反思并明确了持续更新、结合理论实践以及加强社区互动的目标。作者表示将继续努力，为大模型时代贡献力量。