内行都在学的大模型黑书！外网爆火LLM手册

前言

在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）领域正经历着前所未有的变革。而在这场变革中，Transformer架构无疑成为了最引人瞩目的明星。作为对Transformer工作原理充满好奇的你，是否渴望深入了解这一技术的奥秘，掌握其在实际应用中的无穷魅力？那么，这本《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》将是你不可或缺的参考书。
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本书由业内权威专家撰写，他们在理论和实践两方面都做出了卓越的贡献。作者们深入浅出地讲解了Transformer架构的基本原理，以及如何逐步应用这一技术。无论你是NLP领域的初学者还是资深专家，都能从本书中获益匪浅。

本书为你奠定了坚实的基础。在详细介绍BERT、RoBERTa、T5和GPT-3等流行模型之前，作者们首先带你领略了Transformer架构的魅力。通过生动的案例和详实的解释，你将全面理解Transformer的工作原理，为后续的学习打下坚实的基础。

本书将带你领略Transformer架构在实际应用中的无穷魅力。从文本摘要到图像标注，从问答系统到情感分析，再到假新闻检测，这些看似复杂的任务在Transformer架构的加持下变得轻而易举。通过本书的学习，你将掌握如何运用这些技术来解决实际问题，提升你的深度学习应用能力。

更令人兴奋的是，本书还深入探讨了TensorFlow、PyTorch和GPT-3等主流框架在NLP任务中的应用。你将学会如何使用这些工具来执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务。这些技能将让你在NLP领域更具竞争力，为你的职业发展增添更多可能性。

本书还带你领略了计算机视觉与自然语言处理的交叉领域。你将了解ViT和CLIP如何标注图像（包括模糊化），并使用DALL-E从文本生成图像。这些前沿技术将让你对AI的未来发展充满期待。

最后，本书还深入探讨了ChatGPT和GPT-4等最新模型的高级提示工程机制。这些机制将让你更好地理解模型的工作原理，从而更好地运用它们来解决实际问题。通过本书的学习，你将掌握这些高级技巧，成为NLP领域的佼佼者。

连谷歌工程总监都在极力推荐这本大模型黑书！在外网早已传疯的大模型应用手册，如今终于来到了你的手中。无论你是对NLP充满好奇的学生，还是希望提升职业竞争力的从业者，这本书都将是你不可多得的宝贵资源。现在就加入这场NLP的盛宴吧，让我们一起探索自然语言处理的无限可能！

如何系统的去学习大模型LLM ？

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍