全面且基础的大模型LLM入门教程书来了（附pdf）

于 2025-05-23 11:37:24 发布
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文章标签： 人工智能 AI大模型 embedding RAG langchain
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 大语言模型（LLM）作为现在AI领域的研究热点，这几年热度一直高居不下，但是却很少有真正面对新手的入门教程书。

不过上个月我翻看了一本24年8月出版的名为《Large Language Models: A Deep Dive》的教程书，内容和书名完美匹配，真的是完美符合新手入门大语言模型（LLM）的需求，不仅全面还足够基础。

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《大型语言模型深度解析：理论与实践的桥梁》

这本书的电子版和Python笔记本我已经打包好了，

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大家感兴趣的话可以任意添加小助手，让她发给你学习

  这本书从预训练语言模型和Transformer架构讲起，逐步深入到微调技术、强化学习对齐策略，以及多模态LLMs在音频、图像、视频和机器人领域的融合应用。

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深入讲解了大型语言模型的架构，例如 Transformer、BERT、GPT 等，并讨论了它们的改进和局限性。

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通过详尽的案例，如对话机器人、检索增强生成（RAG）、代码生成等，展示了LLMs在各行业中的多样化应用与影响力。

亮点包括：

  • 技术全面：涵盖从预训练到提示工程、微调优化以及伦理挑战的应对策略。

  • 资源丰富：收录200多个数据集和基准测试，为研究和开发奠定坚实基础。

  • 实操教程：提供九篇详细教程，指导如何在现代工具和库的帮助下实现模型部署。

  • 伦理考量：提出超过50种方法来应对偏见、公平性和隐私等关键挑战，确保负责任的模型应用。

  • 实用性强：包含100多条实践建议，助力数据科学家和开发者高效管理LLM生命周期。

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 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。

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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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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如果您有任何意见、评论以及建议,请通过GitHub的Issue页面（https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/issues）或邮箱进行反馈。与英文综述文章的定位不同,中文版书籍更注重为大模型技术的入门读者提供讲解,为此作者在内容上进行了大幅度的更新与重组,力图展现一个整体的大模型技术框架和路线图。**大模型代码工具库：**作者开发了一个全面的代码工具库LLMBox,专门用于开发和实现大语言模型,其基于统一化的训练流程和全面的模型评估框架。
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拥有25年的分析开发经验，并获得了可扩展机器学习领域的博士学位。他的卓越贡献遍布众多期刊、会议、书籍和专利之中。其著作颇丰，包括《应用因果推断》、《可解释的人工智能》、《机器学习中的Transformer》、《深度学习与自然语言处理及语音识别》、《精通Java机器学习》以及《机器学习：Java开发者端到端指南》等。目前，他担任Smarsh公司的首席分析官，负责引领通信人工智能领域的数据科学与研究工作。
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LLM 是一种大型语言模型，是一种旨在理解、生成和响应类人文本的神经网络。这些模型是在大量文本数据上训练的深度神经网络，有时涵盖互联网上整个公开文本的大部分。大语言模型中的“大”指的是模型的参数大小和训练它的巨大数据集。像这样的模型通常有数百甚至数千亿个参数，这些参数是网络中的可调整权重，在训练期间进行优化以预测序列中的下一个单词。下一个单词预测是明智的，因为它利用语言固有的顺序性质来训练模型来理解文本中的上下文、结构和关系。
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大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年11月ChatGPT发布后，更是引起了全世界的广泛关注。
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<think>嗯，用户想要找关于LangChain的入门指南PDF文件，特别是下载链接。我需要先看看提供的引用内容里有没有相关信息。引用[1]、[3]提到有一本《LangChain入门指南》的书，并且提供了下载链接，还提到可以通过扫描二维码免费获取。引用[2]和[4]虽然也讲到了LangChain的一些功能，比如文档加载器和入门步骤，但没有直接提到PDF下载。 用户的问题可能有两个方面：一是确认是否有这样的PDF存在，二是如何获取它。根据引用内容，确实有这本书，而且引用[1]和[3]都提供了相同的下载方式，即通过优快云的链接或扫描二维码。需要提醒用户注意链接的安全性，避免扫描不明来源的二维码。另外，引用[2]提到LangChain支持PDF加载器，这可能对用户在使用LangChain处理PDF文件时有帮助，可以一并提及。 另外，用户可能对LangChain的基础教程感兴趣，引用[4]中的入门步骤虽然更多是关于平台使用的，但也可以作为补充信息。需要确保回答结构清晰，分点说明下载方法和相关资源，同时附上注意事项，确保用户安全获取资源。最后，生成的相关问题需要围绕LangChain的学习和应用，比如文档处理、教程内容等。</think>关于《LangChain入门指南》PDF文件的获取方式及相关信息整理如下： ### 一、PDF资源获取途径 1. **官方推荐下载渠道** 根据引用内容，该书提供了两种获取方式： - **优快云专属链接**：通过文中标注的"完整版本链接获取"或"优快云大礼包🎁"入口下载[^1][^3] - **二维码扫描**：使用微信/V扫描指定二维码免费领取（需注意链接安全性） 2. **技术文档加载方法** 若已拥有PDF文件，可通过LangChain的`PyPDFLoader`进行加载处理： ```python from langchain.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("example.pdf") documents = loader.load() # 将PDF内容加载为可处理格式[^2] ``` ### 二、教程核心内容概览 该指南共11章，涵盖以下重点： ``` 1. LangChain框架架构解析 2. 模型I/O接口设计与实践 3. 数据增强与记忆模块实现 4. Agent系统开发与回调机制 5. LLM应用集成方案[^1] ``` ### 三、安全下载建议 1. 优先通过优快云官方认证渠道获取 2. 扫描二维码前验证发布者身份 3. 避免点击非HTTPS加密链接
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