大模型书更新！大模型入门学习看这四本书足够了

最新推荐文章于 2025-07-30 18:36:50 发布
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#人工智能 #langchain #知识图谱 #产品经理 #大模型 #LLM #程序员

哈喽大家好！很久都没有更新大模型这块的书了，今天呢给大家推荐几本大模型的学习书籍！

01 ▊《大语言模型：基础与前沿》

先说一下这本：《大语言模型：基础与前沿》，本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。

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作者简介

熊涛，美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家，在人工智能的多个领域，包括大语言模型、图神经网络等从事研发和管理工作多年。

适宜人群

本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

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02 ▊《从头开始构建大型语言模型序》

《从头开始构建大型语言模型》这本书，本书的内容特色在于，它不仅提供了构建LLM的全面技术指导，还深入解释了LLM的工作原理，帮助读者理解这些模型背后的机制。

此外，书中还包含了构建数据加载管道、组装LLM内部构建块以及微调技术等实践技巧。

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本书作者Sebastian Raschka，是一位在机器学习和AI领域拥有超过十年经验的研究者。他曾分别在威斯康星大学麦迪逊分校统计系担任助理教授，专注于深度学习和机器学习研究， 并在2022年加入了Lightning AI，致力于AI和LLM的研究工作。Sebastian以他的畅销书和对开源软件的贡献而闻名，他对于教育和知识的传播充满了热情。

读者将跟随作者的引导，逐步将自己的基础模型转变为文本分类工具，甚至是遵循对话指示的聊天机器人。

03 ▊《大规模语言模型：从理论到实践》

张奇，桂韬，郑锐，黄萱菁 著

  • 解码大语言模型奥秘，引领机器智能新时代
  • 详细介绍构建LLM的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习
  • 解读ChatGPT背后的核心技术
  • 配全书PPT课件

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04 ▊《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》

李特丽 康轶文 著

  • 全面介绍LangChain技术
  • 逐步构建自己的LLM应用程序
  • 内容注重高可复用性和可扩展性
  • 实用案例和示例代码助你快速上手
  • 与社区互动，共享经验与解决难题

本书由LangChain中文网联合创始人李特丽与创始人康轶文共同编著！

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AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【文末送书】
一键难忘的博客
02-19 1万+
提示工程，或称作Prompt Engineering，是一种通过设计精准的自然语言提示来引导大语言模型输出特定的结果的技术。相比于传统的命令式编程，提示工程更注重与自然语言的交互，使得用户能够以更直观的方式与模型进行沟通。这种方法的灵活性使得即便对编程一窍不通的人也能轻松地利用大语言模型完成各种任务。AI提示工程为普通用户提供了一种便捷、直观的方式，通过与大语言模型的交互，实现各种实际应用。从零开始学习和应用提示工程，需要对模型的特性有一定的了解，并不断优化提示以获得更好的结果。
大模型应用的10种架构模式
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在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，例如生成式AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套 《》，
揭露大模型本质，大模型入门必看的12本书！看完我直接跪了
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敢不敢用一年时间读完这12本书，模型入门必看的12本书！建议收藏！！
从0入门大模型，看这5本就够了！
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更新！大模型入门学习看这些书足够了
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哈喽大家好！很久都没有更新大模型这块的书了，今天呢给大家推荐几本大模型的学习书籍！
大模型入门必读的9本硬核好书，值得反复研读！豆瓣评分超9.0
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模型大师们，准备好踏上一段深度学习与模型构建的路了吗？ 这里有八本经典之作，它们将是你攀登知识高峰的阶梯 从《PyTorch深度学习实战》到《大模型时代》 从掌握基础框架到洞悉大模型时代的变革
从零入门大模型，看这5本书就够了！
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这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、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！
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在这篇文章中，我将向大家展示如何将预训练的大语言模型(LLM)打造成强大的文本分类器。但为什么要专注于分类任务呢？首先，将预训练模型微调为分类器，是学习模型微调的一个简单且有效的入门方式。其次，在现实生活和商业场景中，许多挑战都围绕文本分类展开，比如垃圾邮件检测、情感分析、客户反馈分类、主题标注等。将 GPT 模型转变为文...
强化学习顶流算法PPO：从原理到代码，为什么它成了AI大模型训练的「万能钥匙」？
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PPO的成功并非偶然：它用「剪辑」这一简单机制解决了策略优化的核心难题（更新稳定性），用「多轮迭代」提高了样本效率，用「Actor-Critic+熵正则化」平衡了探索与利用。对于研究者，它是快速验证想法的「瑞士军刀」；对于工程师，它是落地强化学习应用的「可靠工具」。未来，PPO的改进方向聚焦于「更精细的更新控制」（如自适应( \epsilon )）和「与其他技术的融合」（如离线强化学习、分层强化学习）。但无论如何，理解PPO的原理与实现，仍是掌握强化学习的必经之路。
首位AI程序员上线，关于LLM的好机会都写在了这本书里！
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大模型经典著作《大语言模型基础与前沿》关于LLM的好机会都写在了这本书里！
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介绍检索增强型语言模型，包括预训练检索增强型语言模型、通过高效和精简检索进行问答和多跳推理、检索增强型 Transformer 等知识点。
all in LLM大模型，这本书必看：大语言模型 基础与前沿（附获取方法）
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哈喽大家好！很久都没有更新大模型这块的书了，今天给大家说一下这本：《大语言模型：基础与前沿》，本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。
大型语言模型书单推荐，2025新鲜出炉的，非常详细收藏我这一篇就够了【大模型书单】
2401_84204413的博客
01-04 1708
近半年来，以GPT为代表的大型语言模型风起云涌，不仅接近改变了人工智能领域的研究范式，也使得(AGI)和（AIGC）成为公众领域的热点，而教育领域有可能成为大型语言模型优选落地的领域，各类应用层出不穷，各类观点也此起彼伏。为了应对这一技术与社会的焦点，中国人工智能学会智能教育技术专业委员会联合编撰该研究报告。通过梳理各类同行评议论文、预印本、政策文件、新闻报道、研究报告、内部技术资料、专家调研与访谈材料、在线论坛等不同来源的400多份资料，帮助读者理解大型语言模型.
读完这十本大模型书籍，你就是LLM大师！
2401_84204207的博客
08-15 2380
随着人工智能技术的发展，尤其是近年来大型语言模型的兴起，越来越多的专业书籍涌现出来，旨在帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。下面，我将为您推荐一些高质量的大模型书籍，这些书籍不仅适合专业人士，也适合希望进入这一领域的初学者。这些书籍将从不同的角度介绍大模型的设计、训练、应用等方面的内容，有助于您全方位地了解这一领域。简介：本书是Python编程的经典入门指南，适合零基础读者。它不仅介绍了Python的基础知识，还通过三个项目帮助读者掌握实践技能。适合人群：适合想要学习Python编程的初学者。
AI大模型学习必读十本书籍：从技术内核到商业落地的全景指南，非常详细收藏我这一篇就够！
2401_84204413的博客
04-08 2086
大模型技术正以“月”为单位迭代，但核心能力建构仍需回归经典著作与一线实践。这十本书籍从代码到商业，从Transformer架构到数字治理，构建了完整的认知拼图。正如《大语言模型》序言所言：“技术封锁从不会阻挡文明进程，知识的开放共享才是创新的源泉。”掌握这些知识体系，你将成为定义AI时代规则的引领者。
大模型好书《大语言模型-基础与前沿》，看完你就是LLM大师！
python12345678_的博客
10-17 698
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。大语言模型新书重磅上市！一本书读懂大语言模型的前世今生。
浙江大学这本书太火了！《大模型基础》开源书籍已发布，终于搞到PDF了
AAI666666的博客
11-07 784
浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版书来啦。这本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。
大规模语言模型的书籍分享
Hanscal
05-28 801
近一年的时间，本人也花费了大量的时间在写一本关于大模型方面的书籍（清华大学出版社出版，于6月底开启预售），这本书聚焦于大规模语言模型的算法和技术，包括用于训练大规模语言的分布式训练、高效参数优化算法、评估方法，以及大规模语言模型与知识的融合，多模态大规模语言模型等内容，这本书也是理解大规模语言模型背后原理的重要参考资料。第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于 BERT 时代的预训练语言模型，这次大语言模型的成功与数据有着更为紧密的关系，高质量数据、超大规模数据成为大语言模型的关键基础。
瑞萨出品《CAN入门书》—基础学习指南
结合以上知识点，我们可以看出该“CAN入门书”旨在为初学者提供基础的CAN通信协议知识，并且瑞萨公司的出品表明这本书涵盖了他们产品中的CAN技术应用和实践。书中的内容包括对CAN技术背景、特点、结构、消息格式、...
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