这是目前为止大语言模型(LLM)最优秀的一本书，让大模型不再是博士生高端局，变成小白都能玩的入门运动！！
作为一本实操性很强的书，作者不仅开发了一个小型的类 GPT-2 大语言模型，还实现了数据集处理、模型预训练、针对特定任务的微调，妥妥涵盖了构建大模型的整个流程。
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豆瓣评分 9.3，全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
在本书中，你将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。
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内容简介
作者手把手带你亲手构建、训练、微调一个属于自己的大模型。从数据准备到预训练，从指令微调到模型部署，每一步都讲得清清楚楚。读完这本书，你会学到什么：
🔹从零开始：自己动手构建模型架构！
🔹 模型训练：教你如何准备数据、搭建训练管道，并优化模型效果！
🔹 让 LLM 更聪明：微调、加载预训练权重，让你的 LLM 适应不同任务！
🔹 人类反馈微调（RLHF）：让 LLM 学会理解指令，避免胡言乱语！
🔹 轻量级开发：一台普通笔记本就能跑，告别「算力焦虑」！
作者让你用最小的算力跑通最大的逻辑，你只要拥有一台笔记本，具备一定的 Python 基础，那你都可以来试试！本书中文版思维导图：
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书籍截图：
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