从模型到大模型，从计算机到人工智能，从甲骨文到元宇宙，科技飞速迭代，文明源远流长。

在第30个“世界读书日”到来之际，精选5本AI大模型方向的图书，以帮助您多维度理解AI大模型的脉络，共探AI时代的核心算法与人文思考。

1.《大语言模型：基础与前沿》

熊涛 著

2024年，人民邮电出版社

内容简介：

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景多方面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。

2.《AIGC原理与实践:零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》

吴茂贵 著

2024年，机械工业出版社

内容简介：

本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。

3.《从零构建大模型》 - Sebastian Raschka

内容简介：

书中涵盖了数据处理、分词、注意力机制、Transformer 架构实现、预训练、指令微调（包括 RLHF 的概念）等关键环节。作者是大模型领域的知名科普作家，擅长深入浅出地解释大模型的各种技术原理，也是知名 GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的创建者，在“动手”这件事上很有经验。

读这本书，最大的收获不是得到一个多强的模型，而是通过实践，真正理解模型工作的内部机制和各个组件的作用。配套的 GitHub 代码和视频也很有价值。

4. 《大模型技术30讲》 - Sebastian Raschka

内容简介：

如果你想快速了解 AI 相关的一些关键概念和最新进展，查漏补缺，这本书提供了一种高效的方式。它的覆盖面广，可以帮助你建立更全面的知识图谱。

同一位作者，拉施卡，还有一本《大模型技术30讲》。这本书换了个角度，不再是完整构建一个模型，而是采用问答的形式，串起了当前机器学习和 AI 领域的 30 个重要问题。

内容不局限于 LLM，还包括神经网络、计算机视觉、生产部署、模型评估等更广泛的主题，比如自监督学习、小样本学习、多 GPU 训练模式、Transformer 为何成功、如何评测生成模型等等。

5. 《Transformer自然语言处理实战》

内容简介：

理论和基础固然重要，但最终还是要落地应用。这本《Transformer自然语言处理实战》就是一本关注实践的书，尤其侧重于 Hugging Face 生态。

作者来自 Hugging Face，他们详细介绍了如何使用 Transformers 库来解决实际的 NLP 问题，比如文本分类、命名实体识别、文本生成、摘要、问答系统等。书中不仅讲解了 Transformer 的架构（编码器、解码器、注意力），还涉及了模型微调、知识蒸馏、量化、ONNX 推理优化等实用技术，甚至包括了零样本和少样本学习，以及如何从头训练一个模型。

对于想利用现有工具和模型快速开发 AI 应用的开发者来说，这本书非常实用。

现在大模型发展的非常快，花点时间，读几本好书，深入理解一些基础的东西，总归是更有价值的投入。

希望这份书单对你有帮助！

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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。

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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；

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• 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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