大模型基础pdf

最新推荐文章于 2025-03-27 15:31:49 发布
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《大模型基础》浙江大学 毛玉仁 高云君，github开源，感谢浙江大学，感谢相关作者，链接直达，不需要扫码，不需要关注。

链接: https://pan.baidu.com/s/1TvKavVGkwqW7IVGON76dsQ?pwd=7j3e 提取码: 7j3e

大模型入门到精通！大模型应用开发极简入门（含PDF）
2401_86154451的博客
10-16 817
大模型的出现正悄然改变人们的生活与工作方式，比如ChatGPT-4、文心一言、通义千问等语言大模型。它们已帮助很多办公室“白领”们在解决日常工作问题，如制定计划、撰写实施方案，甚至制作美化PPT等（笔者及身边的同事在工作中还经常组合应用）。适合人群：非常适合从其他行业想入门大模型领域的从业者作为入门书籍，这本书对于很多概念做了很通俗易懂的说明和讲解！免费领取。
《大模型基础》 - 副本.pdf
03-19
《大模型基础》 - 副本
大模型入门书籍 | 《大模型基础》教程发布，开源分享！
Androiddddd的博客
11-12 430
由浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版。这本教材为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。《大模型基础》本书包括传统语言模型、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。
这本免费电子书火了！为什么又是浙大？（附pdf书）
瓦罗兰特顶级C位的博客
03-27 1088
他们将大模型的基础知识，以及日常积累的、有用的最新技术，编写成 《大模型基础》，发布在全球最大的代码托管平台GitHub上，供所有人免费下载学习。 目前，这本书已经成为网上推荐最多的大模型学习书籍之一。
最新大模型书籍《大模型基础》开源了，AI大模型入门必看！！【附PDF】
2401_85325397的博客
10-15 742
本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六章内容。为增加本书的易读性，每章分别以一种动物为背景，对具体技术进行举例说明，故此本书以六种动物作为封面。
强烈推荐的大模型新书！入门《大模型基础》（附PDF）
老皮的博客
12-12 817
大语言模型现在是人工智能领域的热门话题，它们在自然语言处理、机器学习等领域发挥着越来越重要的作用。但说实话，这些模型挺复杂的，不是随便翻翻就能懂的。今天给所有像入门这个领域的小伙伴们推荐一本书籍《大模型基础》，由浙江大学的毛玉仁和高云君两位专家撰写。如果你对大语言模型感兴趣，或者想要深入了解这个领域，这本书绝对值得一读。《大模型基础》这本书的特别之处在于，它不仅仅是一本教材，更像是一个活生生的资源库。作者团队会根据开源社区和专家学者的反馈，每个月更新内容，确保你读到的都是最新的知识。
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
Y525698136的博客
08-07 1434
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
初学者如何快速入门大语言模型（LLM）？
Z4400840的博客
09-16 691
初学者如何快速入门大语言模型（LLM）， 知乎大佬已给出了比较合理的方案，小白千万别走弯路了，下面给大家梳理和解读： 技术要求：要入门大语言模型，需要掌握以下基本技术：
大模型基础技术资料集合.zip
08-08
《大模型基础技术资料集合》 在这个压缩包中，我们主要关注的是“大模型”这一领域的基础知识和技术。大模型，通常指的是那些具有庞大参数量、复杂结构和强大处理能力的人工智能模型，如预训练语言模型GPT、BERT等...
AI大模型.pdfAI大模型.pdf
09-04
AI大模型.pdf AI大模型是指一个庞大的神经网络，它具有数百亿个参数，能够对大量数据进行训练并产生高质量的预测结果。目前，最著名的AI大模型是OpenAI的GPT-3模型，该模型可以自动产生高质量的文本内容，并能够...
大模型-AI大模型总体概述.pdf
09-04
人工智能领域自诞生以来，其发展速度迅猛异常，尤其是近年来，AI大模型的应用成为了推动这一领域进步的重要力量。AI大模型指的是具有亿级参数量级的深度神经网络模型，它们通过深度学习技术，从庞大的数据集中学习到...
人工智能前沿专题 – 大语言模型基础导论 DeepSeek核心技术简介.pdf
03-18
人工智能前沿专题 – 大语言模型基础导论 DeepSeek核心技术简介.pdf
10W+下载，2025最新中文版《大模型基础》教程pdf免费分享
youmaob的博客
12-13 477
本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六章内容。为增加本书的易读性，每章分别以一种动物为背景，对具体技术进行举例说明，故此本书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issue，多多赐教。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。
大模型入门无敌！《大模型基础》教材发布，已开源！
2301_81888214的博客
08-07 2095
本书旨在针对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真严肃开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书针对每章内容配备相关的论文列表，以跟踪相关技术的最新进展。
290页PDF|大模型基础 完整版（附下载）
emprere的博客
03-05 261
因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享点击关注#互联网架构师公众号，领取架构师全套资料都在这里0、2T架构师学习资料干货分上一篇：2T架构师学习资料干货分享大家好，我是互联网架构师！下载地址，见：清华出的DeepSeek使用手册，104页，真的是太厉害了！（免费领取）—完—如喜欢本文，请点击右上角，把文章分享到朋友圈1、2T架构师学习资料干货分享2、10000...
大模型入门 | 浙江大学开源书籍《大模型基础》（附PDF版）
m0_56255097的博客
02-17 1176
浙江大学出的这个开源的书籍《大模型基础》非常值得一看，写作风格挺吸引人，是一个易读、严谨、有深度的大模型教材。《大模型基础》
浙江大学力作：《大模型基础》教材开源发布（附PDF文档）
2401_85343303的博客
12-21 1958
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。
231页《大型语言模型基础》PDF：东北大学NLP实验室出品，全面解析LLM技术！
2401_85343303的博客
01-20 874
大型语言模型的起源可以追溯到自然语言处理领域，但近年来，它们无疑已成为人工智能领域最具革命性技术进步之一。大型语言模型带来的重要洞见在于，通过大规模的语言建模任务，可以获得对世界知识和语言的理解，从而构建一个能够处理多种问题的通用模型。这一发现深刻地影响了自然语言处理及众多相关学科的研究方法。研究范式已从利用大量标注数据从零开始训练专门系统，转向通过大规模预训练获取基础模型，然后对其进行微调、对齐和提示的新模式。本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术。
火爆全网的大模型教程：从零开始构建大语言模型，git突破18K标星
huang9604的博客
06-19 972
大家了解过llm的应该都知道，大模型就意味着大算力，但是这本书的作者考虑到很多同学算力有限，所以这本书的一切操作都是可以在笔记本上实现的（而且不用花很长时间），不说了1050直接申请出战！但是这本书的Github仓库里没有PDF，我也是找了很久才找到了PDF版本，大家可以看到现在还是早期版本，模型微调章节还没更新完。通过本书，大家不仅可以掌握 LLM 的理论知识，还能通过动手实践，学习如何从头构建一个功能强大的语言模型。解释了如何在特定任务或领域的数据上微调预训练的模型，以提升其在特定应用中的表现。
大模型rag实战 pdf
最新发布
06-05
### 大模型RAG实战的PDF资料与技术文档 大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成技术的方法，广泛应用于自然语言处理领域。为了帮助用户获取关于大模型RAG实战的PDF资料或技术文档，以下信息可能会有所帮助。 #### 1. 获取《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》PDF 根据已知引用内容，书籍《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》提供了全面的RAG技术原理、实战应用及系统构建方法[^3]。此书不仅详细介绍了RAG的工作流程、优缺点和使用场景，还涵盖了Transformer、自动编码器和自回归模型等语言模型的基础知识[^2]。此外，书中讨论了文本召回模型的不同类型，如稠密向量检索模型和稀疏向量检索模型，并探讨了RAG技术的未来发展方向，例如Agentic RAG和GraphRAG在智能决策和图谱推理中的潜力[^4]。 对于希望获取该书PDF版本的用户，可以通过以下方式尝试： - 访问作者或出版方提供的官方资源链接。 - 在合法的电子图书平台（如机械工业出版社官网或其他授权渠道）搜索相关资源。 #### 2. 技术文档与实战指南 除了上述书籍外，还有一些公开的技术文档和教程可以帮助用户深入理解RAG技术的实际应用。例如，在Datawhale AI夏令营第四期的大模型应用开发任务中，提到了基于Yuan2-2B-Mars模型的RAG实战教程[^5]。该教程通过创建阿里云PAI-DSW实例，引导用户完成一个简化版的RAG系统构建，从而掌握其核心技术。 以下是实现RAG系统的基本代码示例，展示了如何使用稠密向量检索模型进行文本召回： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载预训练的句子嵌入模型 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 定义查询和候选文档 query = "如何实现RAG系统？" documents = ["RAG是一种结合检索和生成的技术", "大模型RAG实战书籍介绍了RAG的应用"] # 将查询和文档转换为向量 query_embedding = model.encode(query) document_embeddings = model.encode(documents) # 计算相似度并排序 cosine_scores = util.cos_sim(query_embedding, document_embeddings) top_k_results = cosine_scores.topk(k=2)[1].tolist()[0] # 输出最相关的文档 for idx in top_k_results: print(f"相关文档: {documents[idx]}") ``` 此代码片段展示了如何利用Sentence-BERT模型计算查询与文档之间的相似度，从而实现文本召回功能。 #### 3. 其他推荐资源 如果用户希望进一步探索RAG技术，可以参考以下资源： - Hugging Face Transformers库中的RAG模型实现[^6]。 - Facebook发布的原创RAG论文及其开源代码[^7]。 ---
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