前言

《实战AI大模型》详细介绍了从基本概念到实践技巧的诸多内容，全方位解读AI大模型，循序渐进、由浅入深。书中配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深入地掌握各种经验和技巧。本书还附带了丰富的额外资源：开源工具和库、数据集和模型案例研究和实际应用、在线交流社区等。读者可以综合利用这些资源，获得更丰富的学习体验，加速自己的学习和成长。

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。

同时，本书还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

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目录

前言

第1章 深度学习中的AI大模型

• 1.1 AI大模型在人工智能领域的兴起
• 1.2 深度学习框架入门

第2章 分布式系统：AI大模型的诞生之所

• 2.1 深度学习与分布式系统
• 2.2 AI大模型训练方法
• 2.3 异构训练
• 2.4 实战分布式训练

第3章 分布式训练：上千台机器如何共同起舞

• 3.1 并行策略基础原理
• 3.2 高级并行策略基础原理
• 3.3 实战分布式训练

第4章 AI大模型时代的奠基石 Transformer模型

• 4.1 自然语言处理基础
• 4.2 Transformer详解
• 4.3 Transformer的变体与扩展

第5章 AI大幅度提升Google搜索质量：BERT模型

• 5.1 BERT模型详解
• 5.2 高效降低内存使用的ALBERT模型
• 5.3 BERT模型实战训练

第6章 统一自然语言处理范式的T5模型

• 6.1 T5模型详解
• 6.2 统一BERT和GPT的BART模型
• 6.3 统一语言学习范式的UL2框架
• 6.4 T5模型预训练方法和关键技术

第7章 作为通用人工智能起点的GPT系列模型

• 7.1 GPT系列模型的起源
• 7.2 GPT-2模型详解
• 7.3 GPT-3模型详解
• 7.4 GPT-3模型构建与训练实战

第8章 兴起新一代人工智能浪潮：ChatGPT模型

• 8.1 能与互联网交互的WebGPT
• 8.2 能与人类交互的InstructGPT模型
• 8.3 ChatGPT和GPT-4
• 8.4 构建会话系统模型

第9章 百花齐放的自然语言模型：Switch Transfomer和PaLM

• 9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer
• 9.2 PaLM模型：优化语言模型性能
• 9.3 PaLM实战训练

第10章 实现Transformer向计算机视觉进军的ViT模型

• 10.1 Transformer在计算机视觉中的应用
• 10.2 视觉大模型的进一步发展：Transformer与卷积的融合
• 10.3 ViT模型构建与训练实战

参考文献

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0基础怎么学习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
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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