LLM入门必读!两本顶级AI大模型书籍,国内国外巅峰之作!

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当下,大模型无疑仍是最具前沿性、就业市场覆盖范围最广泛的研究与应用方向。在这里各位初学者精心推荐两本大模型相关书籍,这两本书是目前我所接触到的、最适合初学者实现从入门到进阶学习需求的优质书籍。

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第一本就是中国人民大学发表的《大语言模型》!

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本书由中国人民大学此前发表的综述 [A Survey of Large Language Models] 改编而来。该综述在当时引起了广泛关注,具有较高的影响力。经过对原文进行重组、修改、补充和整理等工作后,形成了当前的书籍。截至目前,该综述已进行了15次迭代更新,在GitHub平台上获得了近11K的星标。

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本书专为初学者精心设计,旨在为其提供一套全面且完善的大模型技术路线框架,助力初学者系统、正确地迈入大模型领域。

在内容方面,该书对大模型技术的多个关键维度进行了详尽解读。涵盖大模型技术的基础知识、可获取的大模型资源、数据处理方法、模型架构设计、预训练策略、指令微调技巧、人类对齐机制、解码与部署流程、提示学习方法、规划与智能体构建以及实际应用案例等方面,为读者构建了一个完整的知识体系。

值得一提的是,基于本书的内容,开发团队还打造了一个功能全面的代码工具库,专门用于大语言模型的开发与实现。该工具库提供了训练和利用大语言模型的一站式解决方案,能够在训练和利用阶段实现高度的灵活性与效率,为初学者提供了强大的实践支持。

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第二本是《带你从零构建大模型》。

这本书旨在从理论和代码层面,手把手带你从零开始一步步构建属于自己的大语言模型。书中每个阶段都配有清晰的文本、直观的图表和丰富的示例解释,内容涵盖了从模型的初始设计与创建,到在通用语料库上进行预训练,再到针对特定任务进行微调的全过程。

在第一章中,作者会带你深入理解大语言模型,详细讲解大语言模型背后的基本概念,剖析类似ChatGPT这类大模型所采用的Transformer结构,并规划从零构建大语言模型的具体路径。后续章节则会逐步展开实践内容,包括如何使用文本数据、编码注意力机制,如何从头开始实现GPT模型以生成文本,怎样对未标记数据进行预训练,以及如何针对文本分类和指令遵循等任务对模型进行微调。

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