LLM 入门必读书单！两本国内外大模型领域的顶级著作推荐!

当下，大模型无疑仍是最具前沿性、就业市场覆盖范围最广泛的研究与应用方向。在这里各位初学者精心推荐两本大模型相关书籍，这两本书是目前我所接触到的、最适合初学者实现从入门到进阶学习需求的优质书籍。

第一本就是中国人民大学发表的《大语言模型》！

本书由中国人民大学此前发表的综述 [A Survey of Large Language Models] 改编而来。该综述在当时引起了广泛关注，具有较高的影响力。经过对原文进行重组、修改、补充和整理等工作后，形成了当前的书籍。截至目前，该综述已进行了15次迭代更新，在GitHub平台上获得了近11K的星标。

本书专为初学者精心设计，旨在为其提供一套全面且完善的大模型技术路线框架，助力初学者系统、正确地迈入大模型领域。

在内容方面，该书对大模型技术的多个关键维度进行了详尽解读。涵盖大模型技术的基础知识、可获取的大模型资源、数据处理方法、模型架构设计、预训练策略、指令微调技巧、人类对齐机制、解码与部署流程、提示学习方法、规划与智能体构建以及实际应用案例等方面，为读者构建了一个完整的知识体系。

值得一提的是，基于本书的内容，开发团队还打造了一个功能全面的代码工具库，专门用于大语言模型的开发与实现。该工具库提供了训练和利用大语言模型的一站式解决方案，能够在训练和利用阶段实现高度的灵活性与效率，为初学者提供了强大的实践支持。

第二本是《带你从零构建大模型》。

这本书旨在从理论和代码层面，手把手带你从零开始一步步构建属于自己的大语言模型。书中每个阶段都配有清晰的文本、直观的图表和丰富的示例解释，内容涵盖了从模型的初始设计与创建，到在通用语料库上进行预训练，再到针对特定任务进行微调的全过程。

在第一章中，作者会带你深入理解大语言模型，详细讲解大语言模型背后的基本概念，剖析类似ChatGPT这类大模型所采用的Transformer结构，并规划从零构建大语言模型的具体路径。后续章节则会逐步展开实践内容，包括如何使用文本数据、编码注意力机制，如何从头开始实现GPT模型以生成文本，怎样对未标记数据进行预训练，以及如何针对文本分类和指令遵循等任务对模型进行微调。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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