关于LLM（大型语言模型）的训练算法、预训练架构算法、预训练系统算法、优化算法、数据算法、后训练算法、训练架构以及实践等方面的资料，提供了丰富的学习资源和链接。这些资料涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面，适合对LLM感兴趣的学习者和研究者。资料中提到的资源包括但不限于Transformer的探索、大规模模型运行的指南、优化器的介绍、数据过滤器的定义、综合模型的指南、强化学习的高级应用、RLHF和RLVR的深入解析、Megatron和Verl等架构的介绍，以及训练和数据的实际应用案例。此外，还有关于工业界LLM实践的访谈，提供了对LLM在工业界应用情况的深入了解。