自学大模型这6本书你一定要看,学完你就是大模型大师了
第一本《大语言模型基础与前沿》
0基础的朋友可以靠它打开AI大模型世界的大门,适合入门小白。
《大语言模型:基础与前沿》这本书相比市场上同类型书籍,在内容上更具有稀缺性,因为它不仅讲解了当前 LLM 技术的原理与应用,还展望了未来的发展方向,更对其争议也进行了思辨,帮助读者找到技术与现实应用的最佳结合点。本书最大的特点就是全面性,通过对 LLM 的基础知识、前沿进展和社会影响的解读,为读者提供了系统的认识。同时,本书对 LLM 技术前瞻性的预测,也促使读者思考未来要做出的选择。
第二本《大模型应用开发极简入门》
这本书包含各种初阶大模型应用,是帮助你进阶学习的极佳助力。
本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“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。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例,帮你理解并应用在自己的项目中。此外,书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。
第三本《LangChain入门指南》
这本书不仅提供了系统的LLM应用开发指南,还能帮你将之前学习的知识应用于实践
这本书专门为那些对自然语言处理技术感兴趣的读者提供了系统的LLM应用开发指南。全书分为11章,从LLM基础知识开始,通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。第1~2章概述LLM技术的发展背景和LangChain框架的设计理念。从第3章开始,分章深入介绍LangChain的6大模块,包括模型I/0、数据增强、链、记忆等,通过大量代码示例让读者了解其原理和用法。第9章通过构建PDF问答程序,帮助读者将之前学习的知识应用于实践。第10章则介绍集成,可拓宽LangChain的用途。第11章为初学者简要解析LLM的基础理论,如Transformer模型等。
第四本《动手做AI Agent》
由新加坡科技研究局著名AI大佬黄佳所写,通过7个实操项目,带你快速掌握Agent的构建流程和应用场景
人工智能时代一种全新的技术Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。
第五本《从零开始大模型开发与微调》
这本书深入探讨了模型开发与微调,内含丰富的实战案例,即学即用。学完这本书随便去企业和大厂应聘大模型岗,月入几万完全没问题。
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。
第六本《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》
这是内行都在学的大模型黑书,外网的爆火的LLM手册,需要一定基础才能看懂,适合技术进阶进行学习。
主要内容:了解用于解决复杂语言问题的新技术。将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化),并使用DALL-E从文本生成图像学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制”。
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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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。