如果你想深入了解大模型领域，无论是为了学术研究还是实际应用，选择合适的书籍是非常重要的。以下是精选的八本大模型相关书籍，涵盖了从基础理论到高级实践的内容，可以帮助你构建全面的知识体系。
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《大模型应用开发极简入门》
作者：未知
简介：这本书适合初学者快速入门大模型应用开发。书中提供了大量的实例和练习，帮助读者理解和掌握大模型的基本概念和技术要点。
特色：语言通俗易懂，注重实践操作。 -
《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》
作者：未知
简介：此书深入探讨了大模型时代的到来，以及ChatGPT等模型如何改变了人工智能的发展趋势。它不仅介绍了技术细节，还讨论了这些技术的社会影响。
特色：关注技术发展的同时，也重视伦理和社会问题。 -
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
作者：未知
简介：这本书专注于使用Transformer架构的大模型进行自然语言处理的应用。它详细介绍了GPT系列模型的工作原理及其在不同场景下的应用案例。
特色：提供了丰富的代码示例和实践指南。 -
《大规模语言模型：从理论到实践》
作者：未知
简介：本书系统性地介绍了大规模语言模型的基础理论，包括语言模型、分布式模型训练以及强化学习等，并通过Deepspeed-Chat框架来展示大模型的实现过程。
特色：理论与实践相结合，适合希望深入研究的读者。 -
《掌握大模型从零开始》
作者：未知
简介：这本书提供了一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的设计与应用。书中按照不同的阶段划分了学习内容，便于读者按部就班地学习。
特色：分阶段学习，适合系统性学习的读者。 -
《全网爆火！学大模型必备的大模型黑书》
作者：未知
简介：这本被称为“大模型黑书”的书籍，汇集了大量关于大模型的技术细节和最佳实践。它被广泛认为是学习大模型不可或缺的参考资料。
特色：深入的技术解析和实用的技巧分享。 -
《书单 | AI大模型的饕餮盛宴》
作者：未知
简介：这本书以深入浅出的方式介绍了多模态大模型的技术方法、开源平台和应用场景，同时涵盖了因果推理、世界模型及多智能体与具身智能等前沿技术领域。
特色：全面覆盖了大模型的多个方面，适合希望了解大模型全貌的读者。 -
《复旦新出！大规模语言模型：从理论到实践》
作者：未知
简介：这是一本由复旦大学出版的大模型书籍，内容涵盖大语言模型的基础理论、分布式模型训练以及强化学习，并且提供了具体的实现案例。
特色：结合了最新的研究成果和技术进展。
阅读建议
基础先修：如果你是新手，可以从《大模型应用开发极简入门》开始，逐步过渡到更深层次的内容。
实践结合：理论学习的同时，尝试动手实践，比如使用Hugging Face等平台提供的模型进行实验。
社区交流：加入相关的技术社区，如CSDN技术社区等，与其他从业者交流心得和经验。
持续跟进：AI领域发展迅速，定期阅读最新的研究报告和技术文章，保持对新技术的关注。
通过以上书籍的学习，你将能够建立起坚实的大模型理论基础，并具备一定的实践能力。希望这些推荐能帮助你在大模型领域有所建树！
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
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；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 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；
• 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。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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