这是我见过讲解大模型最详细的一本书！学习大模型的建议都去读！

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原创 最新推荐文章于 2026-03-11 03:25:52 发布 817 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
LLM训练成本计算指南（手搓版） 在大模型训练的过程中，提前预估训练所需要的训练资源是十分有必要的，基于transformer结构的语言模型这些都是可以通过计算来进行估计的。这篇bolg就是主要围绕这个问题来进行展开。 阅读详情

作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer 被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）和长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络，并且以它为基础衍生出了诸如 BERT、GPT-3、T5 等知名架构。



📙《BERT基础教程：Transformer大模型实战》示意图丰富，逐步拆解大模型复杂原理，循序渐进，引导你亲手训练和理解 BERT 模型。内容全面，触类旁通。

✍作者：苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran） 热爱开源社区的数据科学家，研究方向为深度学习和强化学习的实际应用，在自然语言处理和计算机视觉等领域都颇有建树，另著有《Python强化学习实战》。

☝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。书中大量的示意图、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。



👍美亚读者评价

“这本书让没有博士学位的人也能理解 BERT。书中的内容很清楚，而且有足够的深度。在开始使用 Transformer 时，你会用到这些知识。”

“这本书对 BERT 进行了清晰且简洁的概述。通常，这类主题讲起来很难，但这本书为初出茅庐的算法工程师提供了易懂的 BERT 入门介绍。想跟上技术发展步伐的人会受益于这样的内容。”

“这本书详细介绍了 Transformer 架构及其内部机制，书中有很多例子。这是一本好书，它让对 NLP 有基本了解的人能够进一步学习 BERT 和 Transformer 的知识。”

 

 

 

 

 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🆓↓↓↓

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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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五、AI产品经理大模型教程

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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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标签
#人工智能 #langchain #LLM #AI大模型 #自然语言处理
#程序员 #编程
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Qwen3.5：面向原生多模态智能体的新一代大模型 阿里巴巴通义千问团队于2026年除夕发布Qwen3.5-397B-A17B大模型，这是一款具有3970亿参数但仅激活170亿参数的原生多模态大语言模型。其创新架构结合Gated DeltaNet和Gated Attention混合注意力机制，以及极稀疏MoE设计，实现了高效推理与强大性能的统一。该模型支持256K长上下文、201种语言，并在多模态理解、智能体任务和代码能力方面表现突出，尤其在视觉推理（MathVista 90.3）、文档处理（OmniDocBench 90.8）和终端编程（Terminal 阅读详情

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