在人工智能的快速发展中，大模型（Large Language Model，LLM）成为了研究的热点。它们在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域展现出巨大的潜力。以下是为初学者推荐的5本必读的入门书籍，帮助您从零基础了解大模型。
1. 《大规模语言模型：从理论到实践》
作者：张奇，桂韬，郑锐，黄萱菁
这本书详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。本书适合对大语言模型感兴趣的读者提供入门指南，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的补充教材。
2. 《大语言模型：原理与工程实践》
作者：杨
本书深入浅出地介绍了大语言模型的基本原理、构建方法、工程实践以及应用场景。书中不仅介绍了大语言模型的理论知识，还提供了大量的工程实践案例，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。
3. 《深度学习：原理与实现》
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
被誉为深度学习领域的“圣经”，系统地介绍了深度学习的理论和实践。本书详细讲解了深度学习的各种算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。对于想要深入了解大模型背后的深度学习技术，这本书是必读之作。
4. 《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》
作者：奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen）和玛丽-艾丽斯·布莱特（Marie-Alice Brette）
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。书中介绍了GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用Python编程语言构建大模型应用。通过本书，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。
5. 《Python编程：从入门到实践》
作者：[美] Eric Matthes
Python作为人工智能领域的首选语言，这本书将带你从零开始学习Python编程，为后续的大模型学习打下坚实的基础。书中提供了丰富的实践项目，帮助读者快速掌握Python编程技能。
通过阅读以上书籍，您可以逐步掌握大模型的基本概念、理论知识、构建方法和应用实践。希望这些建议对您有所帮助！