通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型 （LLMs）！

一、构建大型语言模型（从头开始）

在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中，畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡 （Sebastian Raschka） 将指导你逐步创建自己的 LLM，用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练，一直到特定任务的微调。

构建大型语言模型（从头开始）教你如何：

• 规划和编码 LLM 的所有部分
• 准备适合 LLM 训练的数据集
• 微调 LLM 以进行文本分类和您自己的数据
• 应用指令调整技术，以确保您的 LLM 遵循指令
• 将预训练权重加载到 LLM 中

为 ChatGPT、Bard 和 Copilot 等尖端 AI 工具提供支持的大型语言模型 （LLM） 似乎是一个奇迹，但它们并不是魔术。

这本书通过帮助你从头开始构建自己的 LLM 来揭开 LLM 的神秘面纱。你可以获得对 LLM 如何工作的独特而有价值的见解，学习如何评估它们的质量，并掌握具体的技术来微调和改进它们。

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二、书籍内容

第一章 理解大型语言模型(Understanding Large Language Models)

1.1 什么是LLM？(What is an LLM?)
1.2 LLM的应用(Applications of LLMs)
1.3 建立和使用LLM的阶段(Stages of building and using LLMs)
1.4 将LLM用于不同的任务(Using LLMs for different tasks)
1.5 利用大数据集(Utilizing large datasets)
1.6 仔细观察GPT架构(A closer look at the GPT architecture)
1.7 构建大语言模型(Building a large language model)
1.8总结(Summary)

第二章 处理文本数据（Working with Text Data）
第三章 编码注意机制（Coding Attention Mechanisms）
第四章 从零开始实现GPT模型以生成文本（Implementing a GPT model from Scratch To Generate Text）
第五章 在无标注数据上的预训练（Pretraining on Unlabeled Data）

如何学习AI大模型？

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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

那么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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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。

👉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。

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