《大型语言模型基础》:东北大学NLP实验室出品,全面解析LLM技术!

大型语言模型的基础:从理论到实践的探索之旅 大型语言模型的基础不仅在于其复杂的算法和架构,更在于其背后蕴藏的深厚理论和实践经验。《FoundationsofLargeLanguageModels》为我们提供了一个全面的视角,帮助我们理解这一领域的前沿技术和未来发展方向。随着研究的不断深入,我们期待大型语言模型在更多实际应用中展现出其巨大的潜力与价值。 阅读详情

「Foundations of Large Language Models」 📚,无论你是一名想继续深入学习大模型的 LLM Engineer,还是刚入门的大模型小白,这本书都可以作为你日常学习的基础书籍。

本书来自:东北大学自然语言处理实验室 Tong Xiao/肖桐 and Jingbo Zhu/朱靖波

本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术。全文分为 Pre-trainning, Generative Models, Prompting, Alignment 四个大章节:

  • 第 1 章:介绍预训练的基础知识。这是大型语言模型的核心基础,其中会讨论常见的预训练方法和模型架构。

  • 第 2 章:介绍生成式模型,也就是我们通常所指的大型语言模型。在阐述构建这些模型的基本过程后,还将探讨如何扩展模型训练规模及处理长文本。

  • 第 3 章:介绍大型语言模型的提示方法。将讨论各种提示策略,以及诸如链式推理和自动提示设计等更高级的方法。

  • 第 4 章:介绍大型语言模型的对齐方法。本章的重点是基于人类反馈的指令微调与对齐技术。

完全符合大模型的 lifecycle,可以帮助大家建立结构化的知识架构,避免知识碎片化, 正如书名所示,本书更关注大型语言模型的基础方面,而非全面覆盖所有前沿方法。

如果读者具备一定的机器学习和自然语言处理背景,并对诸如 Transformer 等神经网络有一定了解,那么阅读本书将非常轻松。然而,即使没有相关基础知识也无妨,因为作者力求使每一章的内容尽可能自成体系,确保读者不会因阅读难度过大而感到负担。

整个的排版非常劲道,内容专业度自不必说,更为难得的是其配图全部是 TikZ 绘制而成,这是你如果做书稿排版非常不可多得的排版样例,不管你是要出版英文书籍,博士论文等,都是非常棒的参考素材。Happy LaTeXing!~

获取方式

  • https://www.latexstudio.net/index/details/index/mid/4425.html

  • https://arxiv.org/abs/2501.09223

程序员为什么要学大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容:

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。

  • 内容:

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容:

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容:

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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树莓派部署Home Assistant:打造本地化智能家居大脑 家庭自动化旨在通过技术提升居住便利性与舒适度,其核心在于中枢控制系统对各类设备的统一调度。传统云端方案虽部署简便,但存在隐私泄露、网络依赖与生态壁垒等固有缺陷。本地化部署通过将控制逻辑与数据存储于家庭内部网络,从根本上解决了这些问题,实现了数据自主、离线可用与跨品牌联动。Home Assistant作为领先的开源家庭自动化平台,结合树莓派这一低功耗、高性价比的硬件载体,为构建私有、可靠的智能家居中枢提供了成熟方案。本文以树莓派4B为例,详细阐述了从系统安装、设备集成到自动化场景创建的完整实践流程,并深入探讨 阅读详情

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