前言
在信息爆炸的时代,自然语言处理(NLP)技术如同璀璨的星辰,照亮了我们与机器沟通的道路。而今,复旦大学自然语言处理实验室的教授团队,如同航海家般,为我们带来了一本指引大语言模型领域前行的明灯——《大语言模型入门与实践》。
📚国内首本,全面解析大语言模型
这本书,不仅仅是一本书,更是复旦大学自然语言处理实验室教授团队多年心血的结晶。他们深入NLP领域,研读超过300篇相关论文,结合自己的实践经验,全面解析了大语言模型的基础理论、预训练、理解人类指令以及扩展应用与评估等核心内容。这本书的发布,无疑是国内大语言模型领域的里程碑事件,它填补了国内市场在此领域的空白,为广大读者提供了一个权威、全面、深入的学习资源。
🔍深入浅出,适合各类读者
这本书不仅适合高校学生在大语言模型方向作为补充教材,也适合对大语言模型感兴趣的普通读者。全书共分为8章,每个章节都围绕着核心内容进行深入浅出的讲解。无论是刚刚入门的初学者,还是已经有一定基础的NLP爱好者,都能从中找到自己需要的知识点和启发。
💡亮点纷呈,全流程细节揭秘
这本书最大的亮点在于,它不仅仅停留在理论层面,更结合了作者团队在NLP领域多年的研究经验和实践感悟。书中详细分享了他们从0到1进行大语言模型训练的全流程细节,包括数据构建、模型训练、有监督微调、强化学习应用等多个方面。这些宝贵的经验和感悟,对于想要深入了解大语言模型的人来说,无疑是一笔巨大的财富。
🎁配套课件PPT,学习更高效
为了让读者更好地理解和掌握知识点,书中还附带了配套的课件PPT。这些PPT不仅包含了书中的核心内容,还融入了作者团队的教学经验和心得。读者可以通过观看PPT,更加直观地了解大语言模型的相关知识,提高学习效率。
💼走向职场,助力职业发展
随着人工智能技术的不断发展,大语言模型已经成为了NLP领域的热门方向。掌握大语言模型的相关知识和技能,不仅能够帮助我们更好地理解自然语言处理技术的本质和发展趋势,还能够为我们的职业发展打开更广阔的空间。这本书的发布,无疑为我们提供了一个学习大语言模型、提升职业技能的绝佳机会。
🔥总结
《大语言模型入门与实践》是一本值得我们每一个人去阅读的书籍。它不仅为我们提供了全面、深入的大语言模型知识,还分享了作者团队在NLP领域的宝贵经验和感悟。这本书的发布,将引领我们走向自然语言处理的新纪元,让我们共同期待这个美好的未来!
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
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
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- 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
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- 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
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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