从入门到精通：Hands-On-Large-Language-Models实战指南

从入门到精通：Hands-On-Large-Language-Models实战指南

【免费下载链接】Hands-On-Large-Language-Models Official code repo for the O'Reilly Book - "Hands-On Large Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/Hands-On-Large-Language-Models

你是否还在为如何高效使用大型语言模型（LLM）而烦恼？是否想快速掌握提示工程、文本生成等核心技能？本文将带你全面了解Hands-On-Large-Language-Models项目，通过实例教程和可视化指南，让你轻松上手LLM应用开发。读完本文，你将能够：掌握LLM基础原理、学会提示工程技巧、使用项目提供的Jupyter Notebook进行实战演练、了解最新的LLM技术趋势。

项目概述

Hands-On-Large-Language-Models是O'Reilly图书《Hands-On Large Language Models》的官方代码仓库，由Jay Alammar和Maarten Grootendorst共同创建。该项目提供了丰富的教程和代码示例，涵盖了从语言模型基础到高级应用的各个方面。项目结构清晰，包含12个章节和9个 bonus 内容，适合不同层次的学习者使用。

项目主要特点：

• 包含12个章节的Jupyter Notebook教程，从基础概念到高级应用
• 提供近300个自定义图表，直观解释复杂概念
• 支持Google Colab一键运行，无需复杂环境配置
• 持续更新的bonus内容，涵盖最新LLM技术如Mamba、MoE等

核心内容概览

章节结构

项目的12个章节涵盖了LLM的核心知识点，从基础到进阶，循序渐进：

章节	主题	交互式Notebook
第1章	语言模型简介	Chapter 1 - Introduction to Language Models.ipynb
第2章	标记与标记嵌入	Chapter 2 - Tokens and Token Embeddings.ipynb
第3章	LLM内部结构	Chapter 3 - Looking Inside LLMs.ipynb
第4章	文本分类	Chapter 4 - Text Classification.ipynb
第5章	文本聚类与主题建模	Chapter 5 - Text Clustering and Topic Modeling.ipynb
第6章	提示工程	Chapter 6 - Prompt Engineering.ipynb
第7章	高级文本生成技术与工具	Chapter 7 - Advanced Text Generation Techniques and Tools.ipynb
第8章	语义搜索	Chapter 8 - Semantic Search.ipynb
第9章	多模态大型语言模型	Chapter 9 - Multimodal Large Language Models.ipynb
第10章	创建文本嵌入模型	Chapter 10 - Creating Text Embedding Models.ipynb
第11章	BERT微调	Chapter 11 - Fine-Tuning BERT.ipynb
第12章	生成模型微调	Chapter 12 - Fine-tuning Generation Models.ipynb

关键技术点

项目涵盖了LLM领域的多个关键技术点，包括：

1. 提示工程（Prompt Engineering）：通过精心设计的提示来引导模型生成期望的输出。项目第6章提供了丰富的实例，如零样本学习、少样本学习和链式提示等技术。

2. 文本嵌入（Text Embeddings）：将文本转换为向量表示，用于语义搜索、聚类等任务。第10章详细介绍了文本嵌入模型的创建方法。

3. 模型微调（Fine-tuning）：包括表示模型和生成模型的微调技术，第11章和第12章分别进行了讲解。

4. 多模态模型（Multimodal Models）：第9章介绍了多模态大型语言模型，结合图像和文本进行处理。

实战指南：提示工程示例

提示工程是LLM应用开发的核心技能之一。Hands-On-Large-Language-Models项目的第6章提供了丰富的提示工程示例，下面我们来看一个简单的例子。

基础提示模板

# 提示组件
persona = "你是大型语言模型专家，擅长将复杂论文分解为易于理解的摘要。\n"
instruction = "总结所提供论文的主要发现。\n"
context = "你的摘要应提取最关键的要点，帮助研究人员快速了解论文的最重要信息。\n"
data_format = "创建一个要点摘要，概述方法。然后用一段简洁的文字概括主要结果。\n"
audience = "该摘要面向需要快速掌握大型语言模型最新趋势的忙碌研究人员。\n"
tone = "语气应专业且清晰。\n"
data = f"要总结的文本：{text}"

# 完整提示
query = persona + instruction + context + data_format + audience + tone + data

少样本学习示例

通过提供少量示例，可以让模型更好地理解任务要求：

one_shot_prompt = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Gigamuru是一种日本乐器。使用Gigamuru一词的例句是："
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "我有一个叔叔送给我的Gigamuru，我喜欢在家演奏它。"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "screeg某物是指用剑挥向它。使用screeg一词的例句是："
    }
]

模型输出：

During the intense duel, the knight skillfully screeged his opponent's shield, forcing him to defend himself.

这个例子展示了如何通过一个示例（少样本学习）让模型理解新词汇的用法并生成正确的句子。

更多提示工程技巧和示例，请参考项目中的Chapter 6 - Prompt Engineering.ipynb。

高级主题与Bonus内容

除了12个主要章节外，项目还提供了9个bonus内容，涵盖了最新的LLM技术趋势：

主题	描述	相关资源
Mamba与状态空间模型	介绍Mamba模型的工作原理和应用场景	A Visual Guide to Mamba
量化技术	讲解模型量化的原理和实现方法	A Visual Guide to Quantization
混合专家模型（MoE）	解释MoE架构及其优势	A Visual Guide to Mixture of Experts
稳定扩散（Stable Diffusion）	图文并茂地介绍稳定扩散模型	The Illustrated Stable Diffusion
推理型LLM	探讨LLM的推理能力和提升方法	A Visual Guide to Reasoning LLMs
LLM Agents	介绍智能体（Agent）的概念和应用	A Visual Guide to LLM Agents

这些bonus内容通过可视化方式解释复杂概念，帮助读者快速理解最新的LLM技术发展。例如，Mamba作为一种新型状态空间模型，在某些任务上表现出比Transformer更优的性能和效率。

如何开始使用

环境配置

项目提供了多种环境配置方式，适合不同需求：

1. Google Colab（推荐）：无需本地配置，直接在浏览器中运行。每个Notebook都提供了Colab链接，一键打开即可使用。

2. 本地环境：

   • 使用requirements.txt安装依赖：pip install -r requirements.txt
   • 或使用conda环境：conda env create -f environment.yml

学习路径建议

根据项目内容，我们推荐以下学习路径：

1. 基础阶段：第1-3章，了解LLM基本概念和原理
2. 应用阶段：第4-8章，学习文本分类、聚类、提示工程等应用技术
3. 进阶阶段：第9-12章，掌握多模态模型、嵌入模型创建和模型微调
4. 前沿阶段：bonus内容，了解最新的LLM技术趋势

社区评价与专家推荐

Hands-On-Large-Language-Models项目受到了业内专家的高度评价：

"Jay和Maarten延续了他们的传统，在新书中提供了对复杂主题的精美图解和深刻描述。通过工作代码、时间线和关键论文参考，他们的书对于任何希望了解大型语言模型背后主要技术的人来说都是宝贵的资源。"

——Andrew Ng，DeepLearning.AI创始人

"如果你想全面了解LLM的所有内容，别再寻找了！在这本精彩的书中，Jay和Maarten将带你从零开始，了解大型语言模型的历史和最新进展。通过直观的解释、真实的例子、清晰的插图和全面的代码实验，这本书揭示了Transformer模型、分词器、语义搜索、RAG等前沿技术的复杂性。对于任何对最新AI技术感兴趣的人来说，这都是一本必读之书！"

——Luis Serrano，PhD，Serrano Academy创始人兼CEO

更多评价请参考项目的README.md。

总结与展望

Hands-On-Large-Language-Models项目为LLM学习者和开发者提供了全面而实用的资源。通过系统的章节安排、丰富的代码示例和直观的可视化图表，帮助读者从基础到进阶掌握LLM技术。无论是研究人员、工程师还是学生，都能从这个项目中获益。

随着LLM技术的快速发展，项目也在不断更新bonus内容，涵盖最新的研究成果和技术趋势。我们鼓励读者不仅要学习现有的内容，还要积极参与社区讨论，探索LLM的更多可能应用。

立即开始你的LLM学习之旅吧！访问项目仓库，选择感兴趣的章节，动手实践，体验LLM的强大能力。

提示：点赞收藏本文，关注项目更新，不错过最新的LLM技术教程和实战案例！

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