一、书籍介绍
由浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版。这本教材为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。
本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读，每章分别以一种动物为内容为背景，对具体技术进行说明，故本册以六种动物作为封面。
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二、书籍内容目录
1、语言模型基础
1.1 基于统计方法的语言模型
1.2 基于RNN的语言模型
1.3 基于Transformer的语言模型
1.4 语言模型的采样方法
1.5 语言模型的评测
2、大语言模型架构
2.1 大数据+大模型→新智能
2.2 大语言模型架构概览
2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型
2.6 非Transformer架构
3、Prompt工程
3.1 Prompt工程简介
3.2 上下文学习
3.3 思维链
3.4 Prompt技巧
3.5 相关应用
4、参数高效微调
4.1 参数高效微调简介
4.2 参数附加方法
4.3 参数选择方法
4.4 低秩适配方法
4.5 实践与应用
5、模型编辑
5.1 模型编辑简介
5.2 模型编辑经典方法
5.3 附加参数法：T-Patcher
5.4 定位编辑法：ROME
5.5 模型编辑应用
6、检索增强生成
6.1 检索增强生成简介
6.2 检索增强生成架构
6.3 知识检索
6.4 生成增强
6.5 实践与应用
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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
那如何学习大模型 ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
在这个版本当中：
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、大模型经典书籍（免费分享）
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套大模型报告（免费分享）
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、大模型系列视频教程（免费分享）
四、2025最新大模型学习路线（免费分享）
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，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】
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