今天为初学大模型智能体的朋友们汇总了8本零基础入门书籍，都是在人工智能大模型届多年畅销的书籍，也是众多从业者的选择，全文详细介绍了书籍主要内容。
NO.1：
《基于GPT-3，ChatGPT，GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
是一本专注于介绍如何应用大型人工智能模型，尤其是基于Transformer架构的模型，来解决自然语言处理（NLP）问题的书籍。
NO.2：
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》
本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“可用知识”，带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。
NO.3：
《大语言模型》
这本书全面梳理了从统计语言模型到预训练语言模型的技术演进，深入剖析了大模型的核心原理、关键技术与应用前景。无论你是科研人员还是AI爱好者，都能从中找到启发与思考。
【文末有获取方式】
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NO.4：
《大模型基础》
本书包含语言模型基础、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六部分内容。 本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法-一提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。
NO.5：
《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》
《大模型时代》是最近正在读的一本非常有趣的书，这本书可以说是一本GPT科普读物，以拟人化的手法，在趣味中讲述了ChatGPT的原理。这本书在通俗性和专业性上并存，严谨性和趣味性同在，作者很会玩儿梗，使得科普读物不再乏味无趣。
NO.6：
《GPT图解：大模型是怎样构建的》
本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。
NO.7：
《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与chatGLM》
这本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。
NO.8：
《大语言模型：基础与前沿》
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方方面面的内容。
NO.9：
《动手做AI Agent》
书中内容涵盖了从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过7个实操项目，全方位解析Agent的设计与实现。这些项目包括自动化办公的实现、推理与行动的协同、知识的提取与整合等，让读者能够深入了解Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的应用。
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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）》；
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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
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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”：
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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
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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】
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