吴恩达点赞的大模型书籍，开放下载（附资源）

最新推荐文章于 2025-05-28 20:43:31 发布
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文章标签： 人工智能 程序员 编程 AI大模型 LLM AI 科技
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介绍

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，尤其是在自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）的崛起无疑是一个不可忽视的现象。 为了帮助大众更好地理解和应用这一技术，Jay Alammar和Maarten Grootendorst联合推出的《动手学大语言模型》一书，为读者提供了一本全面且实用的指南。

这本书不仅涉及语言模型的基本概念，还深入探讨了关键技术和实际应用，成为广大技术爱好者和行业从业者的宝贵资源。本书内容涵盖了LLMs在分类任务、文本生成、搜索检索和多模态应用等多个场景下的实际应用。例如，如何利用预训练的LLMs进行情感分析、主题分类，以及文本生成技术如GPT和Llama系列。同时，书中还讨论了如何通过对比学习和不同的损失函数来训练和微调文本嵌入模型，以及如何对分类和生成模型进行微调。

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大模型在推荐系统用户兴趣强度建模中的应用
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大模型在推荐系统用户兴趣强度建模中的应用 关键词：推荐系统、用户兴趣强度建模、大模型、深度学习、协同过滤、人工智能 摘要：本文将深入探讨大模型在推荐系统用户兴趣强
【推荐系统原理与实践】协同过滤推荐算法、基于内容的推荐、深度学习、矩阵分解、嵌入层、注意力机制、优化算法等
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推荐系统（Recommendation System）在过去的几十年中，随着互联网技术的兴起和用户生成内容（UGC）的增多，得到了广泛的应用。它通过分析和挖掘用户的行为数据，为用户推荐他们可能感兴趣的商品、文章、音乐、视频等内容，极大地提升了用户的满意度和体验。推荐系统在电子商务、社交媒体、流媒体平台、新闻聚合网站等多个领域中发挥了重要作用，甚至影响着用户的决策过程。
Transformer大模型实战这本书适合所有人看（附PDF）-《BERT基础教程：Transformer大模型实战》
lyy2017175913的博客
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本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型，由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够全面了解有关BERT的各种概念、术语和原理，还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。【作者简介】
Transformer源码分析
scar2016的博客
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10W+下载，2025最新中文版《大模型基础》教程pdf免费分享
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04-02 321
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。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。
2024年新书-《掌握大语言模型》免费pdf分享
weixin_72959097的博客
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这本书适合数据科学家、开发者以及NLP领域的专业人士，他们都能从中获得宝贵的知识和技能，提升自己在大语言模型领域的实践能力和应用水平。《掌握大语言模型》这本书是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLMs）领域的一本重要参考书籍，适合那些希望深入了解和应用这些强大语言模型的朋友们。从NLP的基础知识、数据收集和处理，到神经网络的结构和运作原理，书中逐一为读者详细解释。此外，书中还介绍了一些高级技术，如生成对抗网络（GANs）、元学习，以及目前炙手可热的LLM模型，如GPT-3和BERT。
2024大模型书籍推荐，外网爆炸的《基于ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
2401_85327249的博客
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Transformer 是自然语言理解(Natural Language Understanding，NLU)的游戏规则改变者，NLU是自然语言处理(NaturalLanguage Processing，NLP)的一个子集。NLU已成为全球数字经济中 AI的支柱之一。随着数据量的不断增长，训练 AI模型需要的规模也越来越大。Transformer 模型为参数驱动的 AI开启了新时代。我们需要大量参数进行学习，才能学习到由数以亿计的单词组合的数据集。
大模型绝版书籍安利——《BERT基础教程：Transformer大模型实战》（下载附PDF）
zhishi0000的博客
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BERT基础教程：Transformer大模型实战》是一本关于自然语言处理（NLP）的书籍，专注于谷歌公司开发的BERT模型。这本书由印度作者苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran）撰写，周参翻译。这本书从浅入深地介绍了BERT模型的工作原理、各种变体及其应用。它包含了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型以及如何使用该模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别等下游任务。此外，书中还展示了如何将BERT模型应用于多种语言。
通俗易懂学AI：从零开始搞懂大模型与NLP
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学Python→玩转开源模型（如HuggingFace）→Kaggle打比赛→做项目。：自然语言处理（NLP）、自动驾驶、人脸识别……（2017）：革命性技术，让模型能并行处理长文本，直接引爆大模型时代。：机器学习、大模型、神经网络。就像你想做红烧肉（菜品），可以用铁锅（工具）加上大火翻炒（技术）。：先让模型“博览群书”，学习通用语言规律（比如读完整个互联网）你想让AI“听懂人话”（NLP应用），可以用。：创造新岗位（AI训练师、提示词工程师），：让AI从“背字典”变成“看数据说话”。
AI原生应用领域意图预测：媒体行业的内容推荐
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为什么传统推荐系统在媒体行业逐渐失效？AI原生的“意图预测”技术如何让推荐从“猜历史”升级为“懂未来”？我们将覆盖意图预测的技术原理、媒体行业的适配场景、典型算法实现，以及实际落地案例，帮助媒体从业者、AI工程师和产品经理理解这一技术的价值与落地路径。用“早餐店老板的生意经”故事引出意图预测；拆解意图预测的核心概念（如“显式意图”“隐式意图”“动态意图”）；用“点奶茶”的类比解释算法原理（如用户画像、行为序列建模）；提供Python代码示例（基于PyTorch的意图分类模型）；
实时推荐：AI提升购买转化率
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人工智能（AI）在推荐系统中的应用已经成为现代互联网技术的重要组成部分。通过利用AI技术，推荐系统能够更准确地预测用户的兴趣，并提供个性化的内容或商品推荐。这一应用不仅提升了用户体验，还显著提高了商业转化率和用户参与度。用户行为分析：通过分析用户的浏览、搜索和购买行为，AI可以识别出用户的兴趣和偏好。这些信息被用于生成个性化的推荐。协同过滤：协同过滤是一种常见的推荐算法，它通过分析用户之间的相似性来推荐商品。AI技术，特别是机器学习算法，可以优化这一过程，提高推荐的准确性。基于内容的推荐。
最新大模型书籍《大模型基础》开源了，AI大模型入门必看！！【附PDF】
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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。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六章内容。为增加本书的易读性，每章分别以一种动物为背景，对具体技术进行举例说明，故此本书以六种动物作为封面。
大模型书籍推荐：Transformer自然语言处理: 构建语言应用，附409页pdf免费下载
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Transformers 已经被用来编写真实的新闻故事，改进谷歌搜索查询，甚至创造出讲笑话的聊天机器人。在本指南中，作者Lewis Tunstall、Leandro von Werra和Thomas Wolf(拥抱Transformers 的创始人之一)使用亲身实践的方法来教你Transformers如何工作，以及如何将它们集成到应用程序中。你会很快学到他们能帮你解决的各种任务。本书涵盖了NLP中transformers的所有主要应用，每一章(除了少数例外)专门针对一个任务，结合一个实际的用例和数据集。
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[新手小白 Transformer + BERT 最细致详解]
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[新手小白 Transformer + BERT 最细致详解]1.动机2.资料3.笔记 1.动机 这两天参加了某线上教程的Transformer + Bert的专题，对Transformer的具体结构、训练方式有了更加细致深入的理解，以前看代码都看不懂。 感觉自己还是很适合去听大佬的讲解，靠自己钻效率有点低 2.资料 包含讲解视频（讲的还可以的)以及配套资料，还有自己的笔记PDF版（字丑） 3.笔记 ...
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bert/roberta/xlnet/macbert/electra等等tiny、base、small、large、xlarge等等版本，tensorflow和torch版本
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08-28 490
近年来，人工智能在新语言能力方面取得了显著进展，深度学习技术的快速发展推动了语言AI系统在文本编写和理解方面的表现。这一趋势催生了许多新功能、产品和整个行业的兴起通过这本书，Python开发者将学习到使用这些能力所需的实用工具和概念。帮助大家利用预训练的大型语言模型的能力，如拷贝写作、摘要等用例；构建高级的LLM流水线来聚类文本文档并探索主题；创建超越关键词搜索的语义搜索引擎；深入了解基础Transformer模型的架构，如BERT和GPT等；以及优化LLMs的训练和应用方法。
【LLM大师之路】读完这本书，你将掌握大模型精髓！
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*近年来，随着人工智能技术的飞速发展，尤其是在自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）的崛起无疑是一个不可忽视的现象。**为了帮助大众更好地理解和应用这一技术，Jay Alammar和Maarten Grootendorst联合推出的《动手学大语言模型》一书，为读者提供了一本全面且实用的指南。
BERT大模型入门好书案例——《BERT基础教程：Transformer大模型实战》（附PDF免费下载）
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01-16 629
BERT基础教程：Transformer大模型实战》是一本关于自然语言处理（NLP）的书籍，专注于谷歌公司开发的BERT模型。这本书由印度作者苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran）撰写，周参翻译。这本书从浅入深地介绍了BERT模型的工作原理、各种变体及其应用。它包含了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型以及如何使用该模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别等下游任务。此外，书中还展示了如何将BERT模型应用于多种语言。
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