2026/4/4 0:48:00
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这是《图解大模型》一书中由作者 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 撰写的开篇语。随着人工智能的不断演进#xff0c;大模型正站在最前沿大模型为人工智能领域打开了全新的可能性并深刻影响了整个行业。这是《图解大模型》一书中由作者 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 撰写的开篇语。随着人工智能的不断演进大模型正站在最前沿彻底改变我们与机器的互动方式、信息处理流程甚至语言本身的理解方式。当今这个由 AI 驱动的时代我们早已不再惊讶于 ChatGPT 编写诗歌、Copilot 生成代码甚至 Midjourney 一键出图。大模型LLM正悄然渗透进各行各业深刻改变着我们与机器的互动方式。而如果你想真正理解这些改变背后的技术逻辑亲手构建属于自己的 LLM 应用那么这本《图解大模型》将是一本不可错过的实战之书。作者 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst一个是以图解 Transformer 闻名的可视化大牛另一个是 BERTopic 作者、embedding 实战派。这对组合联手打造的这本书既有清晰的技术讲解也有动手实操的示例代码堪称想看懂又能上手的理想教程。为什么这本书值得读不再被 Transformer 吓退第 1 章提供了语言模型内部工作机制的高级概述第 2 和第 3 章则对这些概念进行了更深入的拆解。作者巧妙地使用图示、插图和代码示例来解释复杂主题如分词、嵌入、Transformer 模型以及注意力机制。解码器具有一个附加的注意力层用于关注编码器的输出阅读建议第 1 章内容可能更适合具备机器学习背景的读者对其他人而言可能略显艰涩。如果你觉得吃力可以先快速浏览后面的第 2、3 章会对这些内容进行更细致的讲解。重新认识 embedding 的价值嵌入模型在该领域的重要性不言而喻因为它们是众多应用背后的核心驱动力。第 4 章讲解了如何利用开源嵌入模型完成分类任务无需高成本的微调也不需要 GPU 训练甚至可以处理无标签数据。第 5 章讲解了如何用嵌入模型进行文本聚类识别异常点、加速标注流程或是在大量文本中抽取主题信息。提示工程第 6 章对提示工程的讲解非常实用哪怕你只是日常使用 ChatGPT也能从中学到设计 prompt 的思路。其中“Tree of Thought”的方法更是让我印象深刻一个简单的模板就能引导模型展开多条思路非常适合任务拆解。利用树状结构生成模型可以生成待评分的中间思考过程。最有希望的思考过程会被保留而较差的会被剪枝检索增强生成RAG第 8 章专门介绍了热门的 RAG 技术 —— “让大模型看懂你的知识库”。不仅讲解了基础架构还涵盖了高级技巧与评估方法是构建私有 ChatGPT 的核心章节。生成式搜索在搜索流程的末端生成答案和摘要同时引用其来源由搜索系统的前序步骤返回LangChain 框架实战第 7 章系统介绍了 LangChain这个目前很受欢迎的 LLM 应用开发框架。对于开发者来说这一章可以大大缩短上手时间尤其是 Agent 部分的讲解更是非常具有启发性。LangChain 作为全功能 LLM 应用框架其模块化组件可通过链式架构构建复杂的 LLM 系统大模型在搜索引擎中的应用第 8 章还探讨了语义搜索在 Google、Bing 等搜索引擎中的应用讲解了 reranking重排序优化搜索结果的工程机制内容很硬核。LLM 重排器作为搜索流程组件其目标是根据相关性对候选搜索结果重新排序多模态第 9 章介绍了如何将图像信息引入大模型体系实现图文联合理解例如图像问答、语义搜索等前沿场景。多模态嵌入模型可在同一向量空间中为不同模态生成嵌入向量命名实体识别NER作者还在书中介绍了如何通过 NER 精准地识别文本中的人名、地名等实体特别适用于涉及敏感信息的脱敏处理。微调后的 BERT 模型能够识别人名和地点等命名实体模型训练与微调这一部分是我最期待的内容之一——将大模型LLM适配到特定的应用场景展现了它们的灵活性和广泛的适用性。第 10 到第 12 章就专门聚焦于这个主题涵盖了嵌入式模型和生成式模型的应用。我特别喜欢第 10 章它讲解了如何在数据有限的情况下使用增强版 SBERTAugmented SBERT对模型进行微调并介绍了用于无监督训练的 TSDAE 方法。这些技术在缺乏大规模标注数据时非常有价值。第 11 章则超越了传统的分类任务微调范畴深入探讨了如何根据算力资源有选择性地微调模型的部分层级。作者对“微调部分层”和“微调全部层”的对比分析也提供了在资源有限或训练时间受限的情况下做出合理取舍的实用指南。第 10 至 12 章聚焦 LLM 的定制化使用包括少量数据下的微调方法如 Augmented SBERT、TSDAE、选择性微调策略以及 Adapter 模型和量化技术。对于有意将 LLM 应用到具体场景的开发者来说这几章干货满满。冻结特定编码器块对模型性能的影响。训练更多模块带来的性能提升会快速趋于平缓第 12 章介绍了“适配器Adapters”的概念它为每个下游任务都进行完整微调提供了一种替代方案。这种方法与构建可组合的软件的理念高度契合而这正是工程师们始终追求的目标。此外本章还探讨了量化Quantization技术如何提升训练效率将数学原理与计算机科学方法相结合展现了模型优化中的一系列创新策略。专门用于特定任务的适配器可以被替换到相同的架构中前提是它们共享原始模型架构和权重无论你是初入大模型世界的新手还是希望进一步掌握其应用的开发者《图解大模型》这本书可以说都是一本不可错过的实用指南。作者不仅用清晰的语言和丰富的图示解析复杂概念还提供了大量可运行的代码示例真正做到了手把手教学。更难得的是作者还附上了大量公开论文作为延伸阅读帮助读者进一步深入探索。随着 AI 技术的不断演进理解并掌握大语言模型已经成为越来越多技术岗位的核心能力。如果你想往前更进一步这本书不仅给你基础还带你走向实际落地的第一步。读完之后你不会只停留在知道而是真正地开始去用。推荐每一位想要理解并拥抱大模型时代的读者阅读。推荐指数⭐⭐⭐⭐⭐《图解大模型生成式AI原理与实战》[沙特] 杰伊·阿拉马尔[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著李博杰 | 译备受关注的大模型“袋鼠书”全书通过 300 幅全彩插图以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景注重实操性。特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料助你全面掌握大模型理论与实践是入门进阶与求职备战的理想之选。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”