【新书】掌握大语言模型：高级技术、应用、尖端方法和顶尖LLMs
书籍描述不只是谈论人工智能，而是构建它：您的大语言模型（LLMs）应用开发指南。
主要特性
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探索自然语言处理（NLP）基础和大语言模型基本原理，包括基础知识、挑战和模型类型。
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学习数据处理和预处理技术，以实现高效的数据管理。
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了解神经网络概述，包括神经网络基础、循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）和变压器模型。
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利用大语言模型的策略和示例。
描述通过强大的大语言模型（LLMs）改变您的业务景观。本书为您提供实用的见解，指导您从构思、设计到实施有影响力的LLM驱动的应用程序。
本书探讨了NLP的基础知识，如应用、演变、组件和语言模型。它教授数据预处理、神经网络和特定架构如RNNs、CNNs和变压器。它解决了训练挑战，介绍了如生成对抗网络（GANs）、元学习的高级技术，并引入了如GPT-3和BERT的顶级LLM模型。它还涵盖了提示工程。最后，它展示了LLM的应用，并强调了负责任的开发和部署。
有了这本书作为您的指南，您将能够导航不断发展的LLM技术景观，通过最新的进展和行业最佳实践保持领先地位。
你将学到什么
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掌握自然语言处理（NLP）应用的基础。
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探索变换器等先进架构及其应用。
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掌握有效训练大语言模型的技术。
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实施高级策略，如元学习和自监督学习。
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学习构建自定义语言模型应用的实际步骤。
这本书适合谁本书适合那些希望精通大语言模型的人，包括经验丰富的研究人员、数据科学家、开发人员和自然语言处理（NLP）领域的从业者。
目录
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自然语言处理的基础
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语言模型简介
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语言建模的数据收集和预处理
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语言建模中的神经网络
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语言建模的神经网络架构
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用于语言建模的变换器模型
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训练大语言模型
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语言建模的高级技术
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顶级大语言模型
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构建首个LLM应用
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LLMs的应用
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伦理考虑
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提示工程
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LLMs及其影响的未来
关于作者Sanket Subhash Khandare是一位充满活力和有影响力的技术执行官，拥有超过18年的产品领导和企业家精神经验。值得注意的是，他一直在领导各种人工智能倡议，主要是在大语言模型（LLMs）方面，同时优先考虑真正的客户价值而非仅将AI集成到解决方案中。他在通过创新的基于SaaS的产品扩大技术公司规模、推动高速增长方面有着良好的记录。
如何学习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
👉获取方式：
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