这本浙大出品的大模型基础入门书籍：《大模型基础》你绝对不能错过！
本书包含语言模型基础、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六部分内容。 本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法-一提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。
本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例，无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。
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本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读，每章分别以一种动物为内容为背景，对具体技术进行说明，故本册以六种动物作为封面。
当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提问题，多多赐教后续，作者团队构建继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多。
以下是当前版本的内容目录。
课程目录
| 章节 | 所含内容 | ||
|---|---|---|---|
| 第一章：语言模型基础 | 1.1 基于统计方法的语言模型 | 1.2 基于RNN的语言模型 | 1.3 基于Transformer的语言模型 |
| 1.4 语言模型的采样方法 | 1.5 语言模型的评测 | ||
| 第 2 章：大语言模型 | 2.1 大数据+大模型→新智能 | 2.2 大语言模型架构概述 | 2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型 |
| 2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型 | 2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型 | 2.6 Transformer架构 | |
| 第 3 章：提示工程 | 3.1 提示 工程简介 | 3.2 背景学习 | 3.3 思维链 |
| 3.4 提示技巧 | 3.5 相关应用 | ||
| 第 4 章：参数高效参数 | 4.1 参数高效微调简介 | 4.2 参数附加方法 | 4.3 参数选择方法 |
| 4.4 低秩适配方法 | 4.5 实践与应用 | ||
| 第 5 章：模型编辑 | 5.1 模型编辑简介 | 5.2 模型编辑经典方法 | 5.3 附加参数法：T-Patcher |
| 5.4 定位编辑法：ROME | 5.5 模型编辑应用 | ||
| 第6章：搜索增强生成 | 6.1 检索 | 6.2 检索增强架构 | 6.3 知识检索 |
| 6.4 生成增强 | 6.5 实践与应用 |
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
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