网站关键词选取方法网站建设的组织保障

张小明 2026/1/19 20:31:44
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编著揭开LLM的神秘面纱解读其机理和工程实践手把手教你训练7B LLM本书用10 章对大语言模型进行全面且深入的介绍。首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后详细介绍有监督微调和强化对齐等技术以及如何评估大语言模型的性能。外介绍提示工程和工程实践等方面的内容帮助读者了解大语言模型的应用和实际操作过程。最后介绍如何从零开始微调大语言模型辅以代码示例帮助读者更好地应用这些技术。通过阅读本书读者可以获得全面且深入的大语言模型的知识框架。无论您是研究人员、工程师还是产品经理都能从中获得有价值的知识。03▊《大语言模型应用指南以ChatGPT为起点从入门到精通的AI实践教程全彩》万俊 著大语言模型的应用与二次开发探索智能前沿驾驭模型力量对人工智能或编程技术小白读者友好技术点包含提示工程、长短期记忆、GPTs、Agent系统、微调与安全技术、GPT-4V与Gemini、尺度定律与压缩即智能等本书是一本对人工智能小白读者非常友好的大语言模型应用指南有两大特点一是以通俗易懂的方式解释复杂概念通过实例和案例讲解大语言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法包括大语言模型常用的三种交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆以及外部工具等使读者能够全面了解和掌握这一先进技术的应用和二次开发二是紧跟当前大语言模型技术的更新动态介绍GPTs的创建以GPT-4V和Gemini为例讲述多模态模型的应用还包括无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调、RAG框架微调、大语言模型安全技术等。无论是学术研究者、工程师还是对大语言模型感兴趣的普通读者都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术进展和应用案例从而更好地应用大语言模型解决实际问题。04▊《多模态大模型技术原理与实战》彭勇彭旋郑志军茹炳晟 著读懂ChatGPT的核心技术、GPT的进化史和创新点详述多模态大模型的核心技术和应用场景让中小公司可以从0到1部署多模态大模型打开通往通用人工智能的大门本书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。为了让读者更好地进行大模型的应用实战本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路。05▊《多模态大模型新一代人工智能技术范式全彩》刘阳 林倞 著多模态大模型基础、核心、模型详细剖析AIGC、具身智能、视觉问答等典型应用案例因果推理、世界模型、Sora、AGI Agent等前沿技术探究本书以深入浅出的方式介绍多模态大模型的技术方法、开源平台和应用场景并详细阐述因果推理、世界模型及多智能体与具身智能等前沿技术领域有助于读者全面了解多模态大模型的特点及发展方向对新一代人工智能技术范式和通用人工智能的发展起到重要推动作用。本书内容共5章第1章引领读者深入探索最具代表性的大模型结构包括BERT、Chat-GPT 和ChatGLM等为建立对多模态大模型的全面认知打下基础。第2章深度剖析多模态大模型的核心技术如提示学习、上下文学习、思维链和人类反馈强化学习等揭示多模态大模型的独特之处和引人入胜的技术内涵。第3章介绍多个具有代表性的多模态基础模型如CLIP、LLaMA、SAM和PaLM-E等为读者呈现多样和广泛的技术解决方案。第4章深入分析视觉问答、AIGC和具身智能这三个典型应用展示多模态大模型在实际场景中的强大能力。第5章探讨实现AGI的可行思路包括因果推理、世界模型、超级智能体与具身智能等前沿技术方向。本书不仅适合高校相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用更是各类IT从业者的必备参考之作。06▊《Llama大模型实践指南》张俊祺曲东奇张正占冰强 等 著全面介绍Llama的入门指南实用案例和示例代码助你快速上手本书配套AI助手答疑解惑本书共包括7章涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术还能学会如何将这些知识应用于实际问题从而在这一快速发展的领域中取得优势。07▊《扩散模型生成式AI模型的理论、应用与代码实践》杨灵张至隆张文涛崔斌 著本书作者团队来自著名学府且与国际知名研究机构、院校有众多交流其提供的内容具有权威性并获得众多专家、学者认可本书从理论和实践两个方面进行了细致介绍。阅读本书的读者即可获得学术收益又可进行实践应用为方便进行理论实践本书提供了可配套运行的代码文件读者可以进行下载本书深入浅出地介绍了扩散模型的知识案例丰富讲解细致。第1章介绍AIGC与相关技术第2章从三个视角介绍扩散模型的基本理论、算法此外介绍了扩散模型的神经网络架构和代码实现。第3章、第4章、第5章分别从高效采样、似然优化、数据结构三个方面系统介绍了扩散模型的特点以及后续的改进工作。第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。第7章介绍了扩散模型的应用包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。第8章讨论了扩散模型的未来以及与GPT和大模型的关联。本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。08▊《LangChain入门指南构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》李特丽 康轶文 著全面介绍LangChain技术逐步构建自己的LLM应用程序内容注重高可复用性和可扩展性实用案例和示例代码助你快速上手与社区互动共享经验与解决难题本书由LangChain中文网联合创始人李特丽与创始人康轶文共同编著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/O、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。本书以LangChain这个让人熟悉的框架为主线引导读者一步一步掌握LLM应用开发流程适合对大语言模型感兴趣的开发者、AI应用程序开发者阅读。这份LLM大模型资料包括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↓↓↓CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击​想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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