GitHub Star 41.9k,全网疯传的《从零构建大模型》配套视频来啦!

2022实战型机器学习书单:理论-工具-工程三层认知地图 机器学习不是单纯学算法,而是构建‘问题定义→数据处理→模型训练→部署监控’的全栈能力。其核心在于理解数学直觉(如统计推断如何解释模型失效)、掌握工具映射(如sklearn参数与信息增益的对应关系)、形成工程决策力(如AUC微升但延迟激增时的取舍)。免费资源可覆盖基础建模与代码实践,但生产级的数据漂移检测、模型服务化规范、跨团队技术权衡等隐性知识,仍需经企业验证的付费书籍补全。本推荐聚焦2022年技术时效性——涵盖TensorFlow 2.x API、XGBoost新特性、数据为中心范式及GDPR合规要求,为 阅读详情

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这本书到底为啥这么火?

《从零构建大模型》是一本超实战、超透彻的 LLM 入门书。作者手把手带你亲手构建、训练、微调一个属于自己的大模型。从数据准备到预训练,从指令微调到模型部署,每一步都讲得清清楚楚,还配有代码、示意图,手把手带你实现。

🔹 从零开始:自己动手构建模型架构!

🔹 模型训练:教你如何准备数据、搭建训练管道,并优化模型效果!

🔹 让 LLM 更聪明:微调、加载预训练权重,让你的 LLM 适应不同任务!

🔹 人类反馈微调(RLHF):让 LLM 学会理解指令,避免胡言乱语!

🔹 轻量级开发:一台普通笔记本就能跑,告别「算力焦虑」!

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(本书内容要点导图)

这本书不一样在哪?

❌ 拒绝「调包侠」套路:不依赖任何现成 LLM 库,真正理解底层逻辑。

✔️ 可视化+代码示例:连训练数据准备都拆成「小白操作指南」。

🔥 彩蛋级技巧:用人类反馈优化模型表现,打造更听话、更智能的 AI。

这不仅仅是一本“教科书”,更是一场硬核的 AI 之旅。当你亲手打造一个 LLM 时,黑盒不再是黑盒,你会真正理解大模型的工作原理,构建出属于自己的应用!


作者是谁?

塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka),极具影响力的人工智能专家,GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数达 41.9k。

现在大模型独角兽公司 Lightning AI 任资深研究工程师。博士毕业于密歇根州立大学,2018~2023 年威斯康星大学麦迪逊分校助理教授(终身教职),从事深度学习科研和教学。


原版读者评价

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只需跟着作者一步步操作,相信你一定能掌握构建 LLM 的核心技能,成功构建属于自己的大模型!如果你正在探索如何打造大模型,这本书绝对是你的最佳指南!

除了优秀的作者,我们还有领域资深的译者

覃立波,中南大学特聘教授,博士生导师。现任中国中文信息学会青工委秘书长。主要研究兴趣为人工智能、自然语言处理、大模型等。研究成果曾入选Paper Digest高影响力论文及获得世界人工智能大会青年优秀论文提名和EMNLP2022 MMNLU Workshop最佳论文奖。曾担任ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI等国际会议领域主席或高级程序委员会委员。

冯骁骋,哈尔滨工业大学计算学部社会计算与交互机器人研究中心教授、博导。人工智能学院副院长,中文信息处理黑龙江省重点实验室主任助理。研究兴趣包括自然语言处理、大模型等。在ACL、AAAI、IJCAI、TKDE、TOIS等CCF A/B类国际会议及期刊发表论文50余篇。

刘乾,目前是新加坡某公司的研究科学家,主要研究方向是自然语言处理,包括代码生成与自然语言推理。他在顶级人工智能会议(如ICLR、NeurIPS、ICML)上发表了数十篇论文,他曾获得2020年百度奖学金提名,北京市2023年优秀博士论文提名奖,2024年KAUST Rising Stars in AI等荣誉。

新书抢读版重磅上线

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