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

• 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
  • L2.3 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

• 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
  • L3.2 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

• 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

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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