前言

在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）技术如同璀璨的星辰，照亮了我们与机器沟通的道路。而今，复旦大学自然语言处理实验室的教授团队，如同航海家般，为我们带来了一本指引大语言模型领域前行的明灯——《大语言模型入门与实践》。

📚国内首本，全面解析大语言模型

这本书，不仅仅是一本书，更是复旦大学自然语言处理实验室教授团队多年心血的结晶。他们深入NLP领域，研读超过300篇相关论文，结合自己的实践经验，全面解析了大语言模型的基础理论、预训练、理解人类指令以及扩展应用与评估等核心内容。这本书的发布，无疑是国内大语言模型领域的里程碑事件，它填补了国内市场在此领域的空白，为广大读者提供了一个权威、全面、深入的学习资源。

🔍深入浅出，适合各类读者

这本书不仅适合高校学生在大语言模型方向作为补充教材，也适合对大语言模型感兴趣的普通读者。全书共分为8章，每个章节都围绕着核心内容进行深入浅出的讲解。无论是刚刚入门的初学者，还是已经有一定基础的NLP爱好者，都能从中找到自己需要的知识点和启发。

💡亮点纷呈，全流程细节揭秘

这本书最大的亮点在于，它不仅仅停留在理论层面，更结合了作者团队在NLP领域多年的研究经验和实践感悟。书中详细分享了他们从0到1进行大语言模型训练的全流程细节，包括数据构建、模型训练、有监督微调、强化学习应用等多个方面。这些宝贵的经验和感悟，对于想要深入了解大语言模型的人来说，无疑是一笔巨大的财富。

🎁配套课件PPT，学习更高效

为了让读者更好地理解和掌握知识点，书中还附带了配套的课件PPT。这些PPT不仅包含了书中的核心内容，还融入了作者团队的教学经验和心得。读者可以通过观看PPT，更加直观地了解大语言模型的相关知识，提高学习效率。

💼走向职场，助力职业发展

随着人工智能技术的不断发展，大语言模型已经成为了NLP领域的热门方向。掌握大语言模型的相关知识和技能，不仅能够帮助我们更好地理解自然语言处理技术的本质和发展趋势，还能够为我们的职业发展打开更广阔的空间。这本书的发布，无疑为我们提供了一个学习大语言模型、提升职业技能的绝佳机会。

🔥总结

《大语言模型入门与实践》是一本值得我们每一个人去阅读的书籍。它不仅为我们提供了全面、深入的大语言模型知识，还分享了作者团队在NLP领域的宝贵经验和感悟。这本书的发布，将引领我们走向自然语言处理的新纪元，让我们共同期待这个美好的未来！

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI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。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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