轻松入门大模型:150页精炼指南,简化你的学习之路

大模型对比 可聚焦搜索范围,例如:‘在整个互联网中搜索’,‘计算知识引擎’,‘在已发表的学术论文中搜索’, ‘YouTube发现并观看视频’,‘Writing不通过搜索网络直接生成文或聊天’,‘Reddit搜索讨论和意见’等;有不同模型,包括官方模型、用户自建模型(经过用户精调的聊天机器人会拥有更准确的输出),涉及图片生成、编程、科研等方向,用户可以轻松地导航并与不同的模型进行交互;聊天对话模式的搜索引擎,它的内容风格更偏向Wikipedia和Quora,为用户提供详尽的、深入的回答;等软件解析完后提问; 阅读详情

如果问个问题:有哪些产品曾经创造了伟大的奇迹?ChatGPT 应该会当之无愧入选。仅仅发布 5 天,ChatGPT 就吸引了 100 万用户——当然,数据不是关键,关键是其背后的技术开启了新的 AI 狂潮,成为技术变革的点火器。就算我们这些周边吃瓜群众都日日活在 ChatGPT 带来的震撼里,更不用说在 AI 领域摸爬滚打的专家们了。

说起来,虽然天天活在这种震撼里,但很多人觉得自己跟 AI 总有“一步之遥”,包括很多程序员朋友,是的——80% 的人(甚至更多)没有把基于大模型的技术用起来——虽然,大家明明知道:

有了 OpenAI API 和 ChatGPT,一切都变得不一样了! 不需要什么高深的技术,只要懂一点 Python, 就可以即刻动手开发自己的智能应用了! 可不是,这“一步之遥”,在 2023 年没来得及迈出,只是,时光一逝永不回,往事只能回味,在 2024 年开年,希望有幸给大家来个助推。推荐一本最近刚上市的新书《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》,别名「蛇尾书」。

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《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》

[比] 奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著何文斯|译书如其名,这是一本有关大模型应用开发的极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。总结一下:短短 150 页的篇幅,讲解简单、通俗、透彻,带大家上手大模型应用开发。

先让我们细细看看这本书有哪些特别之处。

这份 LLM大模型资料 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🆓↓↓↓

蛇尾书特色

  • 0 门槛:人人都可以借力大模型,做出 AI 应用

  • 简单易上手:2 小时上手,构建你的头一个原生 AI 应用

  • 实操性强:学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等

  • 案例丰富:提供常用场景代码示例,方便快速学习

  • 讲解透彻:全面了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理

  • 方便学习:附赠随书代码,附赠术语表随学随查

    来看看蛇尾书的章节结构,为大家制作了方便浏览的思维导图。

蛇尾书思维导图

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接下来带大家了解一下蛇尾书的作译者。非常值得一提的是:译者何文斯老师为本书制作了详细的译者注,对齐最新官方文档,说明相关技术的更新。大家也知道,英文版跟中文版出版有时间差,且基于大模型的相关技术日新月异。这里我们竭尽所能地消除一下这种差异。

作译者简介

奥利维耶.卡埃朗(Olivier Caelen),国际支付服务先驱 Worldline 公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士,业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。

玛丽-艾丽斯.布莱特(Marie-Alice Blete),国际支付服务先驱 Worldline 公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系,并担任技术演讲嘉宾。

何文斯(译者),大模型创业公司 Dify 产品经理、自媒体“何文斯”作者,致力于研究大模型中间件技术和AI应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章,期待共同见证通用人工智能的实现。

最后,在本书出版之前,我们邀请业内大模型应用开发一线专家审阅了蛇尾书,他们是:Prompt Engineer 宝玉、Dify 创始人张路宇、ChatALL.ai 作者孙志岗、字节跳动架构师邓范鑫、蓝莺 AI 创始人梁宇鹏(@一乐)、腾讯云向量数据库负责人罗云、LLMFarm 创始人宜博。他们关于本书的书评如下。

业内专家书评

这本书虽然比较“薄”,但是可以帮助你系统地了解什么是大语言模型,大语言模型都有哪些应用场景,以及如何写 Prompt 和调用 API。另外,整本书的翻译质量也相当不错,值得一读。

——宝玉,Prompt Engineer

社区开发者讨论多的两个问题是:AI 原生应用究竟应该是什么样的?LLM 应用技术栈应该怎么玩?阅读本书有助于你对上述两个问题建立总体认识,并动手完成自己的头个基于 GPT-4 的应用。

——张路宇,Dify 创始人兼 CEO
这本书虽然是面向软件工程师的,但因为足够基础,所以我蛮建议不懂编程的朋友从这本书开始了解 AI 的细节。书中的代码都是 Python 写的,这是一种接近自然语言的编程语言。你不需要深究代码细节,把它当成某种英语方言去读就好。

——孙志岗,AGI 课堂创始人、ChatALL.ai 作者
本书向初学者交代了大模型必要的前置概念,避免了生疏感;又快速梳理了 ChatGPT 的核心原理和用法;随后带大家快速上手构建一个 AI 应用。在实践过程中,大家还能体会到记忆、提示工程、智能体等关键领域的核心概念及其用法。

——邓范鑫,字节跳动架构师、自媒体“深度学习”主理人
当前 ChatGPT 热潮下,有部分朋友或者限于业务的泥潭之中无法自拔,或者迷失在信息爆炸的报道中始终摸不到 AI 的门道。通过阅读本书,建立一个大模型技术相关的认知框架,是面对当前信息爆炸的有效方法。

——梁宇鹏(@一乐),蓝莺IM创始人兼 CEO

这本书内容浅显易懂,非常适合想要快速入门 LLM 应用开发的朋友。特别是第 3 章既有趣又生动,引导读者从具体案例出发,通过实操学习,快速上手 LLM 应用开发,从而逐步深入理解这个新兴技术领域。

——罗云,腾讯云创始团队成员、腾讯云数据库副总经理兼向量数据库负责人

如果在 2022 年底有这么一本书,可能我自己也会少走很多弯路。它不仅详细介绍了如何使用 GPT-4 和 ChatGPT,还提供了入门级的提示工程指导,你不需要成为资深程序员,只要懂一点 Python 就可以完成示例项目,并产出强大的 AI 应用原型。

——宜博,LLMFarm 创始人

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。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。(全套教程文末领取哈)
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👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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👉3.大模型实际应用报告合集👈

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。(全套教程文末领取哈)

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👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)

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👉5.大模型经典学习电子书👈

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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👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。

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大模型长文本摘要的递归分层与人工反馈方法论 长文本摘要本质是大语言模型在有限上下文窗口下进行结构化知识提取的技术挑战。其核心原理在于突破token限制、抑制幻觉、保持逻辑连贯,关键技术价值体现在可解释性、可控迭代与事实保真。典型应用场景包括图书精读、行业白皮书解析、会议纪要生成及合规文档处理。RSBH提出的递归分层(chunk/section/book)架构与三类人工反馈(事实性、结构性、粒度)机制,为工程化落地提供了清晰路径,尤其适配Phi-3-mini等轻量高保真模型在本地环境的实操部署。 阅读详情

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