从零开始构建大模型：LLMs-from-scratch（附PDF）

《Build a Large Language Model (From Scratch)》是机器学习和 AI 研究员、畅销书《 Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka 所著的一本新书，旨在为读者揭示从零开始构建大型语言模型（LLM）的全过程。《Build a Large Language Model (From Scratch)》是一本理论与实践相结合的教程，能够帮助读者深刻理解LLM的工作原理，并学会如何构建和优化属于自己的模型，对于希望在AI领域深入发展的学习者来说，是一本不可或缺的参考书籍。

内容简介

这本书通过清晰的文字、图表和实例，详细解释了构建大型语言模型的每一个阶段，从最初的设计和创建，到使用通用语料库进行预训练，直至针对特定任务进行微调。书中具体讲解了如何规划和编码LLM的所有部分、准备适合LLM训练的数据集、使用自己的数据微调LLM、应用指令调整方法来确保LLM遵循指令以及将预训练权重加载到LLM中。

主要亮点

• 从头开始的构建过程：展示了如何从零开始构建一个工作中的LLM，带领读者深入了解LLM的内部工作原理。
• 开源代码库：作者在GitHub上开源了书中涉及的所有代码，方便读者获取并实践书中的内容。代码库链接：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch?tab=readme-ov-file，目前已有 42.6 k stars。
• 实用的指令微调方法：重点介绍了指令微调的方法，包括如何将数据格式化为指令-响应对、如何应用prompt-style模板以及如何使用掩码等，这些技巧能够有效提升模型的性能。

适合读者

本书适合具有Python基础知识的读者阅读，拥有一定机器学习模型开发经验者更佳。无论是学生、研究员还是业界从业人员，都可以通过本书学习到构建和应用LLM的实用技巧。

目录

1. 理解大型语言模型
2. 处理文本数据
3. 编码注意力机制
4. 从零开始实现一个GPT模型以生成文本
5. 在无标签数据上进行预训练
6. 为分类任务进行微调
7. 为遵循指令进行微调

 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。

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

• 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

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