EasyOffer 是一个大模型初学者和秋招准备er的开源项目，致力于提供主流大语言模型（LLM）秋招和暑期实习中遇到的手写代码实现以及大模型面经记录，帮助各位同学们深入理解LLM底层原理，辅助实习准备。本项目最初源于作者个人在暑期实习和秋招备战过程中的学习笔记，正在逐步完善ing，欢迎各位兄弟姐妹加入！！！
⚠️ 声明：本项目部分代码注释参考自 DeepSeek 和 GPT-4.5，主要用于个人学习和秋招复习。
目前项目已涵盖以下内容：
- ✅ DeepSeek 模型核心结构完整实现
- ✅ 关键模块（如 DeepSeekMoE、MTP、MLA 等）的详细代码解析与注释
- ✅ Top-p (Nucleus Sampling)
- ✅ Top-k Sampling
- ✅ Temperature Sampling（温度采样）
- ✅ DPO（Direct Preference Optimization）训练代码的简易实现与解析
我们计划持续扩展并完善以下内容：
- 🔥 LLaMA 系列模型的完整手写实现与详细解析
- 📚 其他热门大模型（如 Llama、Qwen 等）的核心代码实现
- ⚙️ 常见模型优化技术的实现与解析（如 KV Cache、Quantization、LoRA 等）
- 📝 面试中常见的大模型相关手写代码题目及详细解答
欢迎所有对大模型感兴趣的开发者参与贡献！你可以：
- 提交 Issue，反馈问题或提出建议
- 提交 Pull Request，贡献代码或改进文档
- 分享项目给更多朋友，让更多人受益
我们期待你的参与，共同打造更好的开源社区！
本项目采用 MIT License 开源协议，欢迎自由使用和传播。