自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。

近期，机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》，旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程，包括如何创建、训练和调整大型语言模型。

对GPT大模型感兴趣的有福了！这本书的名字叫 《Build a Large Language Model (From Scratch)》 也就是 从零开始构建大语言模型！

虽然这是一本英文书、而且还没正式出版，但是他真的可以帮你使用python从零构建一个自己的大模型！

为了加强读者的动手能力，这本书主要使用的是 pytorch 框架，而不是依靠各种库。通过这种方法，加上大量的图表和插图让大家可以彻底了解llm的工作原理。

《Build a Large Language Model (From Scratch)》用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段，从最初的设计和创建，到采用通用语料库进行预训练，一直到针对特定任务进行微调。

具体来说，新书和项目讲解了如何：

• 规划和编码 LLM 的所有部分；

• 准备适合 LLM 训练的数据集；

• 使用自己的数据微调 LLM；

• 应用指令调整方法来确保 LLM 遵循指令；

• 将预训练权重加载到 LLM 中。

大家了解过llm的应该都知道，大模型就意味着大算力，但是这本书的作者考虑到很多同学算力有限，所以这本书的一切操作都是可以在笔记本上实现的（而且不用花很长时间），不说了1050直接申请出战！！！

这本书的作者Sebastian是Lightning AI的创始人，之前是威斯康辛大学麦迪逊分校的助理教授

值得一提的是这本机器学习神书也是他写的。

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PDF书籍： 完整版本链接获取

但是这本书的Github仓库里没有PDF，我也是找了很久才找到了PDF版本，大家可以看到现在还是早期版本，模型微调章节还没更新完。

这本书可以分为六个部分

第一部分理解大型语言模型： 介绍了 LLM 的基本概念、transformer架构以及训练大型语言模型所需的基础知识。

第二部分文本数据处理： 详细讲解了如何准备和处理用于训练 LLM 的文本数据。

第三部分注意力机制编程： 深入探讨了注意力机制的原理及其在 LLM 中的应用，并通过代码实现了这些机制。

第四部分从零实现 GPT 模型： 通过一步步的指导，读者将学会如何从头开始构建一个 GPT 模型，并用于生成文本。

第五部分无标签数据的预训练： 讨论了如何在没有标签的数据上进行预训练，使模型能够捕捉语言的复杂性和上下文关系。

第六部分模型微调： 解释了如何在特定任务或领域的数据上微调预训练的模型，以提升其在特定应用中的表现。(暂未更新）

通过本书，大家不仅可以掌握 LLM 的理论知识，还能通过动手实践，学习如何从头构建一个功能强大的语言模型。
（ 本书在 公主号：【大模型 Agent】）

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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。

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