浙大DAILY实验室打造！Github上已有超11k星标，国内目前为止最好的大模型教材！

 这本书由浙江大学DAILY实验室毛玉仁、高云君教授等领衔撰写，是一本聚焦于大语言模型知识传授的专业书籍。在Github上星标已经超过11K！

不管你是想要入门学习大模型，以后从事大模型方面的工作，这本书都能够帮到你！

这本书解析了大模型架构的发展阶段，详述Encoder - only（如BERT，专注输入文本特征提取 ）、Encoder - Decoder（如T5、BART，适配序列到序列任务 ）、Decoder-only（如GPT系列，借 “自回归” 生成文本 ）三类主流架构，剖析其网络结构、训练方法创新点，也提及非Transformer架构模型，展现领域研究多元生态。

我把这本书的PDF版本打包好了，大家需要的话直接扫码添加我的助手让她无偿及时分享给大家！

这本书从语言模型发展脉络切入，梳理其从规则模型、统计模型到神经网络模型的迭代。比如：

• 基于统计方法的n - grams模型，借由统计词序列频率预测概率，却受 “零概率” 问题掣肘；

• 基于RNN的语言模型可依托历史规律预测未来，然梯度消失等缺陷明显；

• 基于Transformer的模型，凭借注意力机制高效处理序列数据，成为当下主流。

• 同时，还介绍随机采样方法（Top - K、Top - P 采样及Temperature机制 ）增加生成多样性，以及困惑度等评测指标，助力读者理解模型性能优劣。

还涵盖Prompt工程，教读者编写有效指令，借上下文学习、思维链等技术，让模型适配下游任务，规避传统微调高成本；参数高效微调，聚焦垂直领域应用，以低计算代价优化模型；模型编辑技术，精准修正模型特定知识，解决知识更新难题；检索增强生成（RAG），整合外部知识库，提升生成文本的准确性与丰富性，构建 “模型 + 外部知识” 协同模式。

下面是这本书的部分内容展示：

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，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100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

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： 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

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套大模型报告（免费分享）

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、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

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