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。

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。

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)
在这里插入图片描述

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)

在这里插入图片描述

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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