浙大《大模型基础》开源书籍，大模型技术全解析，程序员必备！大模型入门必读书籍

浙江大学出的开源的书籍《大模型基础》值得一看。

该书行文流畅,内容易读、严谨、有深度。

相较于近日很火的清华大学《DeepSeek：从入门到精通》，浙大的这份《大模型基础》对大模型的介绍更加到位。

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这本书内容分为传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六个章节。

章节	内容
第 1 章：语言模型基础	1.1 基于统计方法的语言模型 1.2 基于 RNN 的语言模型 1.3 基于 Transformer 的语言模型 1.4 语言模型的采样方法 1.5 语言模型的评测
第 2 章：大语言模型	2.1 大数据 + 大模型 → 新智能 2.2 大语言模型架构概览 2.3 基于 Encoder-only 架构的大语言模型 2.4 基于 Encoder-Decoder 架构的大语言模型 2.5 基于 Decoder-only 架构的大语言模型 2.6 非 Transformer 架构
第 3 章：Prompt 工程	3.1 Prompt 工程简介 3.2 上下文学习 3.3 思维链 3.4 Prompt 技巧 3.5 相关应用
第 4 章：参数高效微调	4.1 参数高效微调简介 4.2 参数附加方法 4.3 参数选择方法 4.4 低秩适配方法 4.5 实践与应用
第 5 章：模型编辑	5.1 模型编辑简介 5.2 模型编辑经典方法 5.3 附加参数法：T-Patcher 5.4 定位编辑法：ROME 5.5 模型编辑应用
第 6 章：检索增强生成	6.1 检索增强生成简介 6.2 检索增强生成架构 6.3 知识检索 6.4 生成增强 6.5 实践与应用

这本书系统讲解了大语言模型的核心原理、架构设计、优化方法以及实际应用。

从早期的统计语言模型、RNN到如今流行的Transformer，这本书清晰梳理了技术的发展脉络。

同时还详细介绍了Prompt工程、参数微调、检索增强生成等关键技术，让人对AI大模型的运作方式有更深入的理解。

书中的第3单Prompt工程，第6章检索增强生成对个人和中小型团队特别有参考价值。

这本书既有理论深度，又结合了实际案例，让读者能快速上手，是一本不可多得的学习指南！

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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