今天给大家推荐一本由吴恩达和OpenAI团队共同编写的关于大型语言模型（LLM）的权威教程<面向开发者的LLM入门教程>！，在Github上已经高达50k star了，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一波，不多bb直接开始介绍！

这本教程旨在为开发者提供全面而系统的LLM知识和技能，结合了吴恩达在机器学习和人工智能领域的深厚造诣以及OpenAI在LLM技术方面的领先经验。

教程内容主要分为四大部分：LLM基础、LLM技术、LLM应用和实践。

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在LLM基础部分，读者可以学习到LLM的基本概念、发展历程和技术挑战。而LLM技术部分详细介绍了GPT系列、Codex等OpenAI开发的LLM模型的原理、实现和优化。

LLM应用部分讨论了LLM在自然语言处理、代码生成、文本编辑、机器翻译等任务中的应用，实践部分则介绍了LLM在实际项目中的开发和部署。这些都是学习大模型必备的技能。

书籍目录如下：

• 前言

• 环境配置

  第一部分 面向开发者的提示工程

• 第一章 简介

• 第二章 提示原则

• 第三章 迭代优化

• 第四章 文本概括

• 第五章 推断

• 第六章 文本转换

• 第七章 文本扩展

• 第八章 聊天机器人

• 第九章 总结

  第二部分 搭建基于 ChatGPT 的问答系统

• 第一章 简介

• 第二章 语言模型，提问范式与 Token

• 第三章 评估输入——分类

• 第四章 检查输入 - 审核

• 第五章 处理输入-思维链推理

• 第六章 处理输入-链式

• 第七章 检查结果

• 第八章 搭建一个带评估的端到端问答系统

• 第九章 评估（上）——存在一个简单的正确答案

• 第十章 评估（下）——不存在简单的正确答案

• 第十一章 总结

  第三部分 使用 LangChain 开发应用程序

• 第一章 简介

• 第二章 模型，提示和输出解释器

• 第三章 储存

• 第四章 模型链

• 第五章 基于文档的问答

• 第六章 评估

• 第七章 代理

• 第八章 总结

  第四部分 使用 LangChain 访问个人数据

• 第一章 简介

• 第二章 文档加载

• 第三章 文档分割

• 第四章 向量数据库与词向量(Vectorstores and Embeddings)

• 第五章 检索(Retrieval)

• 第六章 问答

• 第七章、聊天 Chat

• 第八章、总结

这本书特别强调了理论与实践的结合，通过丰富的实例和习题，帮助读者深入理解LLM的原理，培养LLM开发和应用的能力。书中还提供了大量的参考文献和历史注释，方便读者进一步研究。通过学习这门教程，开发者可以掌握Prompt工程的技巧，充分利用LLM的能力，实现个性化定制的功能。

吴恩达和OpenAI的这门教程对于希望深入了解和掌握大型语言模型的开发者来说是一个宝贵的资源。它不仅提供了深入的理论知识，而且还通过实践指导，帮助开发者将LLM技术应用于实际问题中。

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