在科技浪潮中，AI大模型正以前所未有的速度重塑世界，吸引着无数人投身其中探索奥秘。但对于零基础的初学者而言，面对浩如烟海的资料和复杂的理论，常常感到无从下手。此时，一本内容详实、通俗易懂的指导书籍，就成为了他们开启AI大模型学习之旅的“金钥匙”。
据说有这样一本书，不仅在GitHub上收获大量点赞，书中还摒弃冗余表述，满满都是干货经验 。接下来，我们就一同深入认识这本备受青睐的AI大模型书籍。
书中内容包括传统语言模型、大语言模型的架构、提示工程、高效参数配置、模型编辑以及搜索增强生成等六个主要方面。为了提高内容的可读性，每章都以一种动物为背景进行讲解，使技术内容更加形象生动。
限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来，有需要的小伙伴可以文末获取↓↓↓
目录
第一章 语言模型基础
语言模型就像是一个 “文本预言家”，它借助统计学和深度学习知识，对海量文本数据进行分析，熟悉文字组合模式。这样一来，它不仅能判断一段话是否合理，还能预测后面可能出现的内容。如今热门的 AI 聊天机器人，都是在语言模型的基础上搭建起来的。
第二章 大语言模型架构
Transformer 架构是大语言模型的核心，它采用的自注意力机制，就像给文本的每个部分贴上 “重要程度” 标签，能抓住文本间的关键联系，让模型变得更聪明。GPT 专注于生成文本，采用 Decoder-only 架构；BERT 则擅长理解文本，使用 Encoder-only 架构，它们都是 Transformer 架构的成功实践
第三章 Prompt工程
Prompt 工程，简单来说就是研究怎么和大语言模型 “好好说话”。通过巧妙设计提示词，我们能引导模型生成符合要求的内容。比如在写文案、编代码时，提示词设计得好，模型给出的结果就更令人满意。
第四章 参数高效微调
参数高效微调是给大语言模型 “定制化改造” 的好办法。传统微调需要调整模型的所有参数，既费时间又占资源。而参数高效微调只修改少量特定参数，既能节省计算资源，又能让模型适应特定任务，在不同领域快速发挥作用。
第五章 模型编辑
模型编辑不用重新训练模型，就能对它 “查漏补缺”。当模型存在错误知识，或者需要添加新知识时，通过模型编辑就能快速修正，让模型输出的结果更加准确、可靠。
第六章 检索增强生成
检索增强生成给大语言模型配上了一个“知识库”。当模型生成文本时，会先从这个“知识库”里查找相关信息，然后结合这些信息进行创作，有效避免了模型“知识过时”的问题，输出的内容也更符合现实需求 。
**限于文章篇幅原因，就展示到这里了，有需要的小伙伴可以 点击这里
