浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版付梓。
本书旨在针对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真严肃开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书针对每章内容配备相关的论文列表，以跟踪相关技术的最新进展。
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本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读，每章分别以一种动物为内容为背景，对具体技术进行说明，故本册以六种动物作为封面。
当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提问题，多多赐教后续，作者团队构建继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多。
以下是当前版本的内容目录。
课程目录
| 章节 | 所含内容 | ||
|---|---|---|---|
| 第一章：语言模型基础 | 1.1 基于统计方法的语言模型 | 1.2 基于RNN的语言模型 | 1.3 基于Transformer的语言模型 |
| 1.4 语言模型的采样方法 | 1.5 语言模型的评测 | ||
| 第 2 章：大语言模型 | 2.1 大数据+大模型→新智能 | 2.2 大语言模型架构概述 | 2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型 |
| 2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型 | 2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型 | 2.6 Transformer架构 | |
| 第 3 章：提示工程 | 3.1 提示 工程简介 | 3.2 背景学习 | 3.3 思维链 |
| 3.4 提示技巧 | 3.5 相关应用 | ||
| 第 4 章：参数高效参数 | 4.1 参数高效微调简介 | 4.2 参数附加方法 | 4.3 参数选择方法 |
| 4.4 低秩适配方法 | 4.5 实践与应用 | ||
| 第 5 章：模型编辑 | 5.1 模型编辑简介 | 5.2 模型编辑经典方法 | 5.3 附加参数法：T-Patcher |
| 5.4 定位编辑法：ROME | 5.5 模型编辑应用 | ||
| 第6章：搜索增强生成 | 6.1 检索 | 6.2 检索增强架构 | 6.3 知识检索 |
| 6.4 生成增强 | 6.5 实践与应用 |
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。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，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🆓↓↓↓
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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。
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)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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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
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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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
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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。
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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
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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。
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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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![[译] How things get done on the Go Team](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0d7023e7d624fee39f5751eb6512c0fb.png)
