自 ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。
近期，机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》，旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程，包括如何创建、训练和调整大型语言模型。
最近，Sebastian Raschka 在 GitHub 上开源了这本新书对应的代码库。
对 LLM 来说，指令微调能够有效提升模型性能，因此各种指令微调方法陆续被提出。Sebastian Raschka 发推重点介绍了项目中关于指令微调的部分，其中讲解了：
- 如何将数据格式化为 1100 指令 - 响应对；
- 如何应用 prompt-style 模板；
- 如何使用掩码。
《Build a Large Language Model (From Scratch)》用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段，从最初的设计和创建，到采用通用语料库进行预训练，一直到针对特定任务进行微调。
具体来说，新书和项目讲解了如何：
- 规划和编码 LLM 的所有部分；
- 准备适合 LLM 训练的数据集；
- 使用自己的数据微调 LLM；
- 应用指令调整方法来确保 LLM 遵循指令；
- 将预训练权重加载到 LLM 中。
作者介绍
个人主页：https://sebastianraschka.com/
Sebastian Raschka 是一名机器学习和人工智能研究员，曾在威斯康星大学麦迪逊分校担任统计学助理教授，专门研究深度学习和机器学习。他让关于 AI 和深度学习相关的内容更加容易获得，并教人们如何大规模利用这些技术。
此外，Sebastian 热衷于开源软件**，十多年来一直是一个充满热情的开源贡献者。他提出的方法现已成功应用于 Kaggle** 等机器学习竞赛。
除了编写代码，Sebastian 还喜欢写作，并撰写了畅销书《Python Machine Learning》（《Python 机器学习》）和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。
如何学习AI大模型？
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学习路线
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。
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• 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；
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