敢不敢用一年时间读完这12本书,模型入门必看的12本书!建议收藏!!

第一本:

《基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》

主要内容

  • 了解用于解决复杂语言问题的新技术。
  • 将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比
  • 使用TensorFlowPyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务 了解ViTCLIP如何标注图像(包括模糊化),并使用DALL-E从文本生成图像
  • 学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制”
第二本:

《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》

本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“可用知识”,带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例,帮你理解并应用在自己的项目中。此外,书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。

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第三本:

《大语言模型》

在 2023 年 12月底,为了更好地提供大模型技术的中文参考资料,我们启动了中文书的编写工作,并且于近日完成初稿。与英文综述文章的定位不同,中文版书籍更 注重为大模型技术的入门读者提供讲解,为此我们在内容上进行了大幅度的更新 与重组,力图展现一个整体的大模型技术框架和路线图。本书适用于具有深度学 习基础的高年级本科生以及低年级研究生使用,可以作为一本入门级的技术书籍。

第四本:

《AI赋能:AI重新定义产品经理》

随着AI在越来越多的行业被应用,AI赋能的价值逐步体现出来。本书从AI的本质出发,介绍AI技术过往的发展历程和最新的理论成果,然后讲解如何站在移动互联网和大数据的基础上,系统地学习、应用AI技术。本书希望向读者提供学习AI技术的资料、路径,以及打磨AI产品的观点、思路。此外,本书通过介绍笔者接触、打磨AI产品的实际经历,给大家指出AI赋能过程中需要避免的“坑”,期待我们在AI时代共同发展自己、发展生活,在未来遇到更好的AI产品、更好的自己。

第五本:

《大模型时代:ChatGPT开启通用人工智能浪潮》

本书对大模型时代的技术、应用和产业变化行了深的分析和阐述。本书首先将专业的技术知识通过拟人化的形式行呈现,生动形象地解释了ChatGPT大模型背后的原理,对这一赋能大模型变革技术与产业的基础能力行深度剖析;其次,本书以三次工业革命的历史和逻辑作为参照,描绘出大模型将如何驱动社会智能革命和脑机协作时代,并为个人和企业应对此次变革提出建议;第三,本书对大模型在知识工作、商业企业、创意娱乐等领域的具体应用行介绍,总结了企业在自身业务中应用大模型的注意事项和方法论;后,本书对国内外大模型产业的构成和发展行了分析,并对暗藏泡沫隐患的风险位做出预警。

第六本:

《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》

1.AIGC是2023年的热点话题,现在已经有很多成熟的应用,ChatGPT是其中比较典型的应用,由此引发了人们对失业问题的担心。本书介绍了AIGC的发展和应用,并且使用了大量的案例,对AIGC是否会让我们失业做出了回应。

2.本书作为一本科普书,内容全面,语言通俗易懂,介绍了AIGC在各个领域的应用,可以让你全面了解AIGC,在未来可以更好的工作和生活。

3.作者权威,22位AIGC领域专家历时半年编写完成!

第七本:

《GPT图解:大模型是怎样构建的》

人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。该书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。该书主要内容包括N-Gram,词袋模 型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言 模 型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(s2s),注意力机制,Transformer,从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。

第八本:

《动手做Al Agent》

人工智能时代一种全新的技术Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。 本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。

第九本:

《机器学习公式详解》

两年前,Datawhale开源项目南瓜书发布,受到全网转发,两年后,南瓜书完整版正式撒花完结,重磅出版。从基础公式解析到难点探讨,无论你数学功底如何,都可以在南瓜书里找到你想要的。

“南瓜书”系 Datawhale成员自学笔记,对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导(重难点公式覆盖率达99%)),旨在解决机器学习中的数学难题。

第十本:

《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与chatGLM》

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。

第十一本:

《LangChain入门指南:构建高可复用可扩展的LLM应用程序》

这本书专门为那些对自然语言处理技术感兴趣的读者提供了系统的LLM应用开发指南。全书分为11章,从LLM基础知识开始,通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。第1~2章概述LLM技术的发展背景和LangChain框架的设计理念。从第3章开始,分章深入介绍LangChain的6大模块,包括模型I/0、数据增强、链、记忆等,通过大量代码示例让读者了解其原理和用法。第9章通过构建PDF问答程序,帮助读者将之前学习的知识应用于实践。第10章则介绍集成,可拓宽LangChain的用途。第11章为初学者简要解析LLM的基础理论,如Transformer模型等。

第十二本:

《大语言模型:基础与前沿》

《大语言模型:基础与前沿》这本书相比市场上同类型书籍,在内容上更具有稀缺性,因为它不仅讲解了当前 LLM 技术的原理与应用,还展望了未来的发展方向,更对其争议也进行了思辨,帮助读者找到技术与现实应用的最佳结合点。本书最大的特点就是全面性,通过对 LLM 的基础知识、前沿进展和社会影响的解读,为读者提供了系统的认识。同时,本书对 LLM 技术前瞻性的预测,也促使读者思考未来要做出的选择。

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。

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。

基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!

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如何系统的学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

01.大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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