大模型最新黑书：大模型应用解决方案： 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 PDF

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原创 最新推荐文章于 2026-07-10 12:19:21 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
从零开始大模型开发与微调：翻译模型 从零开始大模型开发与微调：翻译模型 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的发展历程 1.1.1 早期的统计语言模型 阅读详情

今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程<<大模型应用解决方案> 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！

这本书犹如一道闪电，照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书，更是一把钥匙，为我打开了通往AI新世界的大门。

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书中详细阐述了Transformer架构的奥妙，让我对这个神奇的技术有了更深入的了解。从GPT-3到ChatGPT，再到GPT-4，这些强大的模型在书中得到了详尽的介绍和对比。我仿佛置身于一个庞大的实验室，亲眼见证了这些模型如何在海量数据中挖掘出语言的规律，从而生成出令人惊叹的文本。

书中还详细讲解了如何构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等实用技能。这些步骤虽然看似繁琐，但在作者的笔下却变得生动有趣。我仿佛在跟着一位导师，一步步从零开始，亲手打造属于自己的RoBERTa模型。那种成就感，简直无法用言语来形容。

这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本启迪心灵的读物。它让我看到了AI技术的无限可能，也让我更加坚定了在AI领域深耕的决心。我相信，在未来的日子里，我会继续探索这个神奇的世界，用科技让复杂的世界变得更简单。

书籍目录

第1 章 Transformer 模型介绍

  • 1.1 Transformer 的生态系统
  • 1.2 使用Transformer 优化NLP模型
  • 1.3 我们应该使用哪些资源
  • 1.4 本章小结
  • 1.5 练习题

第2 章 Transformer 模型架构入门

  • 2.1 Transformer 的崛起：注意力就是一切
  • 2.2 训练和性能
  • 2.3 Hugging Face 的Transformer模型
  • 2.4 本章小结
  • 2.5 练习题

第3 章 微调BERT 模型

  • 3.1 BERT 的架构
  • 3.2 微调BERT
  • 3.3 本章小结
  • 3.4 练习题

第4 章 从头开始预训练RoBERTa模型

  • 4.1 训练词元分析器和预训练Transformer
  • 4.2 从头开始构建Kantai BERT
  • 4.3 后续步骤
  • 4.4 本章小结
  • 4.5 练习题

第5 章 使用Transformer 处理下游NLP 任务

  • 5.1 Transformer 的转导与感知
  • 5.2 Transformer 性能与人类基准
  • 5.3 执行下游任务
  • 5.4 本章小结
  • 5.5 练习题

第6 章 机器翻译

  • 6.1 什么是机器翻译
  • 6.2 对WMT 数据集进行预处理
  • 6.3 用BLEU 评估机器翻译
  • 6.4 Google 翻译
  • 6.5 使用Trax 进行翻译
  • 6.6 本章小结
  • 6.7 练习题

第7 章 GPT-3

  • 7.1 具有GPT-3 Transformer模型的超人类NLP
  • 7.2 OpenAI GPT Transformer模型的架构
  • 7.3 使用GPT-2 进行文本补全
  • 7.4 训练自定义GPT-2 语言模型
  • 7.5 使用OpenAI GPT-3
  • 7.6 比较GPT-2 和GPT-3 的输出
  • 7.7 微调GPT-3
  • 7.8 工业4.0 AI 专家所需的技能
  • 7.9 本章小结
  • 7.10 练习题

第8 章 文本摘要(以法律和财务文档为例)

  • 8.1 文本到文本模型
  • 8.2 使用T5 进行文本摘要
  • 8.3 使用GPT-3 进行文本摘要
  • 8.4 本章小结
  • 8.5 练习题

第9 章 数据集预处理和词元分析器

  • 9.1 对数据集进行预处理和词元分析器
  • 9.2 深入探讨场景4 和场景5
  • 9.3 GPT-3 的NLU 能力
  • 9.4 本章小结
  • 9.5 练习题

第10 章 基于BERT 的语义角色标注

  • 10.1 SRL 入门
  • 10.2 基于BERT 模型的SRL
  • 实验
  • 10.3 基本示例
  • 10.4 复杂示例
  • 10.5 SRL 的能力范围
  • 10.6 本章小结
  • 10.7 练习题

第11 章 使用Transformer 进行问答

  • 11.1 方法论
  • 11.2 方法0：试错法
  • 11.3 方法1：NER
  • 11.4 方法2：SRL
  • 11.5 后续步骤
  • 11.6 本章小结
  • 11.7 练习题

第12 章 情绪分析

  • 12.1 入门：使用Transformer进行情绪分析
  • 12.2 斯坦福情绪树库(SST)
  • 12.3 通过情绪分析预测客户行为
  • 12.4 使用GPT-3 进行情绪分析
  • 12.5 工业4.0 依然需要人类
  • 12.6 本章小结
  • 12.7 练习题

第13 章 使用Transformer 分析假新闻

  • 13.1 对假新闻的情绪反应
  • 13.2 理性处理假新闻的方法
  • 13.3 在我们继续之前
  • 13.4 本章小结
  • 13.5 练习题

第14 章 可解释AI

  • 14.1 使用BertViz 可视化Transformer
  • 14.2 LIT
  • 14.3 使用字典学习可视化Transformer
  • 14.4 探索我们无法访问的模型
  • 14.5 本章小结
  • 14.6 练习题

第15 章 从NLP 到计算机视觉

  • 15.1 选择模型和生态系统
  • 15.2 Reformer
  • 15.3 DeBERTa
  • 15.4 Transformer 视觉模型
  • 15.5 不断扩大的模型宇宙
  • 15.6 本章小结
  • 15.7 练习题

第16 章 AI 助理

  • 16.1 提示工程
  • 16.2 Copilot
  • 16.3 可以执行领域特定任务的GPT-3 引擎
  • 16.4 基于Transformer 的推荐系统
  • 16.5 计算机视觉
  • 16.6 数字人和元宇宙
  • 16.7 本章小结
  • 16.8 练习题

第17 章 ChatGPT 和GPT-4

  • 17.1 超越人类NLP 水平的Transformer 模型：ChatGPT和GPT-4
  • 17.2 ChatGPT API
  • 17.3 使用ChatGPT Plus 编写程序并添加注释
  • 17.4 GPT-4 API
  • 17.5 高级示例
  • 17.6 可解释AI(XAI)和Whisper语音模型
  • 17.7 使用DALL-E 2 API入门
  • 17.8 将所有内容整合在一起
  • 17.9 本章小结
  • 17.10 练习题

附录A Transformer 模型术语
附录B Transformer 模型的硬件约束
附录C 使用GPT-2 进行文本补全
附录D 使用自定义数据集训练GPT-2 模型
附录E 练习题答案
参考资料

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如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容：
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
  • 内容：
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
  • 内容：
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
  • 内容：
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

  • 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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