新书！大模型新书推荐丨大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地（附PDF）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

哈喽啊大家，最近又收集到一本大模型方面的书，就是这本 《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。

具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：

（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。
（2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。
（3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。
（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。
（5）通过开源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。
（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。
（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。

这本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深入研究大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。

适读人群 ：AI工程师、大模型工程师等

（1）作者资深，质量有保障
作者是NLP和AI领域的资深专家，大模型领域的先驱者，实战经验丰富。
（2）理论扎实，让你透彻理解大模型核心技术
深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法等，并提供大量代码及注解。
（3）注重实战，手把手教你开发大模型应用
手把手教你如何构建简单但强大的应用程序，如角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。
（4）指导行业实战，让你将大模型真正落地
深入探讨了领域特定大模型的应用，如法律、医疗、金融和教育等。

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前言

第1章 大型语言模型基础1

• 1.1Transformer基础1
• 1.2常用的大型语言模型4
• 1.3领域大型语言模型21
• 1.4大型语言模型评估30
• 1.5本章小结37

第2章 大型语言模型的常用微调方法38

• 2.1数据构造与清洗38
• 2.2分词器构造44
• 2.3大型语言模型的微调方法63
• 2.4基于PEFT的LLaMA模型微调实战71
• 2.5本章小结78

第3章 大型语言模型的人类偏好对齐79

• 3.1基于人类反馈的强化学习框架79
• 3.2前沿偏好对齐方法84
• 3.3基于DPO的偏好对齐实战90
• 3.4本章小结96

第4章 创建个人专属的ChatGPT——GPTs97

• 4.1GPTs初体验97
• 4.2GPTs的初阶使用105
• 4.3GPTs的高阶使用113
• 4.4本章小结122

第5章 大型语言模型SQL任务实战123

• 5.1公开数据集123
• 5.2主流方法132
• 5.3Text2SQL任务实战141
• 5.4本章小结150

第6章 大型语言模型的角色扮演应用151

• 6.1角色扮演151
• 6.2角色扮演实战测试156
• 6.3基于Baichuan的角色扮演模型微调159
• 6.4本章小结175

第7章 大型语言模型的对话要素抽取应用176

• 7.1对话要素抽取176
• 7.2对话要素抽取实战测试177
• 7.3基于Qwen的对话要素抽取模型微调183
• 7.4本章小结202

第8章 Agent应用开发203

• 8.1Agent概述203
• 8.2Agent的主要模块205
• 8.3Agent的行为决策机制207
• 8.4主流Agent框架211
• 8.5本章小结221

第9章 基于知识库的大型语言模型问答应用222

• 9.1基于知识库问答222
• 9.2向量数据库224
• 9.3基于知识库的大型语言模型问答实战231
  ……
  
  
  
  

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在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大模型的学习路线完善出来！

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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）

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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：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：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习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，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造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，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，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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