《Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation》这本书由Jay Alammar和Maarten Grootendorst撰写，由O’Reilly Media出版，是一本关于大型语言模型（LLMs）的实用指南。
Jay Alammar 是一位在机器学习和人工智能领域具有丰富经验的专家。他在自然语言处理（NLP）方面的工作尤为突出，尤其在大型语言模型（LLMs）的研究和应用上做出了重要贡献。Jay Alammar 拥有堪萨斯大学计算机科学学士学位，并在尼尔森诺曼集团接受了用户体验与界面设计的培训。Jay 目前担任 Cohere 的工程总监和工程研究员，Cohere 是一家专注于提供文本生成、搜索和检索增强生成的大型语言模型的领先供应商。他曾是 Udacity 的深度学习和机器学习内容开发者，为该平台创建了受欢迎的机器学习和自然语言处理课程。
Jay 曾是 STV Capital 的合伙人，该风投公司专注于科技领域的投资。他还在 Arpeggio 担任过机器学习研发专家，专注于机器学习技术的研发。
本书通过丰富的图示和代码示例，帮助读者深入理解LLMs的工作原理及其在工业中的应用。全书共分为三个部分，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。
第一部分：理解语言模型
第1章：大型语言模型简介
本章介绍了大型语言模型（LLMs）的背景和历史，从2012年的深度神经网络发展到2022年ChatGPT的发布，强调了LLMs在自然语言处理领域的革命性影响。
作者观点：作者认为LLMs不仅改变了我们与技术的交互方式，还推动了多个行业的发展。他们强调了LLMs在翻译、分类、摘要等任务中的应用，并指出这些模型的真正潜力在于其生成和表示语言的能力。LLMs通过大规模数据的预训练，能够捕捉语言的语法和语义模式，从而在多种自然语言处理任务中表现出色。
第2章：令牌化和嵌入
本章深入探讨了令牌化（tokenization）和嵌入（embeddings）的概念，解释了它们在LLMs中的作用。通过具体示例，展示了如何将文本分解为令牌，并将这些令牌转换为数值表示。
作者观点：作者强调了令牌化和嵌入在LLMs中的重要性，指出它们是模型理解和生成语言的基础。通过不同的令牌化方法（如BPE、WordPiece）和嵌入技术（如word2vec、GloVe），模型能够捕捉到语言的语义信息。令牌化和嵌入是LLMs能够有效处理自然语言的关键技术，它们使得模型能够将文本转换为可计算的数值表示，从而进行进一步的处理和分析。
第3章：深入大型语言模型
本章详细介绍了Transformer模型的架构和工作原理，包括编码器（encoder）和解码器（decoder）的结构，以及它们如何协同工作以生成文本。
作者观点：作者认为Transformer模型的成功在于其能够高效地处理序列数据，并通过自注意力机制（self-attention）捕捉长距离依赖关系。他们还讨论了模型的训练过程，包括预训练和微调。Transformer模型通过其独特的架构和训练方法，能够生成高质量的文本，这使得LLMs在自然语言生成任务中表现出色。
第二部分：使用预训练语言模型
第4章：文本分类
本章探讨了如何使用预训练的LLMs进行文本分类任务，包括情感分析、意图检测等。作者介绍了两种主要方法：使用任务特定模型和使用嵌入模型。
作者观点：作者认为预训练模型在文本分类任务中具有很大的潜力，因为它们能够捕捉到丰富的语义信息。通过微调这些模型，可以进一步提高分类的准确性。预训练的LLMs通过其强大的表示能力，可以在文本分类任务中取得优异的性能，尤其是在数据量有限的情况下。
第5章：文本聚类和主题建模
本章介绍了如何使用LLMs进行文本聚类和主题建模，包括使用嵌入模型将文本转换为数值表示，然后应用聚类算法（如HDBSCAN）进行分组。
作者观点：作者认为文本聚类和主题建模是探索性数据分析的重要工具，尤其是在处理大量未标记文本时。通过LLMs生成的嵌入，可以有效地发现文本中的模式和主题。LLMs生成的嵌入能够捕捉文本的语义信息，使得聚类和主题建模更加准确和有意义。
第6章：提示工程
本章深入探讨了提示工程（prompt engineering）的概念，即如何设计有效的提示以引导LLMs生成所需的输出。作者介绍了多种提示设计技巧，包括指令式提示、上下文提供和输出指示。
作者观点：作者认为提示工程是与LLMs交互的关键，通过精心设计的提示，可以显著提高模型的输出质量。他们还讨论了如何通过迭代优化提示来改进模型的性能。提示工程通过指导LLMs的生成过程，可以显著提高模型在特定任务中的表现，尤其是在生成复杂或特定类型的文本时。
第三部分：训练和微调语言模型
第7章：高级文本生成技术和工具
本章介绍了多种高级文本生成技术和工具，包括模型的加载和使用、内存管理、工具使用和代理（agents）。作者通过具体示例展示了如何使用这些技术来扩展LLMs的能力。
作者观点：作者认为通过结合外部工具和内存管理，LLMs可以实现更复杂和有用的功能。他们还讨论了如何使用代理来自动化任务执行和决策过程。高级文本生成技术和工具能够显著扩展LLMs的应用范围，使其能够处理更复杂的任务和场景。
第8章：语义搜索和检索增强生成
本章探讨了如何使用LLMs进行语义搜索和检索增强生成（RAG），包括密集检索、重排序和生成式搜索系统。作者介绍了这些系统的工作原理和应用场景。
作者观点：作者认为语义搜索和RAG系统能够显著提高信息检索的准确性和效率，尤其是在处理大规模文本数据时。他们还讨论了如何通过结合生成和检索能力来减少模型的幻觉（hallucinations）。语义搜索和RAG系统通过结合LLMs的生成和检索能力，能够提供更准确和有用的信息，从而在多种应用中表现出色。
第9章：多模态大型语言模型
本章介绍了多模态LLMs的概念，即能够处理和生成多种类型数据（如文本和图像）的模型。作者通过具体示例展示了如何使用这些模型进行图像描述生成和多模态对话。
作者观点：作者认为多模态LLMs能够显著扩展LLMs的应用范围，使其能够处理更复杂的任务和场景。他们还讨论了如何通过结合视觉和语言模型来实现这一目标。多模态LLMs通过结合多种数据类型，能够提供更丰富和有用的信息，从而在多种应用中表现出色。
总的来说，本书通过系统的理论讲解和实践示例，全面展示了LLMs的强大能力和应用前景，为读者提供了深入了解和应用这些模型的具体指南。
如何系统的去学习大模型LLM ？
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。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 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🆓↓↓↓
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。
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)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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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
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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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
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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。
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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
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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。
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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
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