1. 《AI大模型开发之路：从入门到实践》
这本书是AI大模型开发者的必备指南，全面覆盖了从基础理论到实战项目的全流程。内容由浅入深，涵盖了Python环境配置、深度学习基础，以及Transformer模型和LangChain开发框架等。特别是针对百度千帆大模型和OpenAI API的实战开发，书中提供了具体的操作步骤和案例分析。
内容简介
- 基础理论：自然语言处理的简史、AI大模型的简介以及深度学习的基本原理。
- 实践操作：如何利用百度千帆大模型API、OpenAI API进行实战开发。
- 案例学习：丰富的实践项目和详细的部署指南。
2. 《大规模语言模型：从理论到实践》
本书由复旦大学张奇教授团队撰写，旨在帮助读者快速入门大模型的研究和应用。书中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。
内容简介
- 预训练：预训练数据的构建方法。
- 微调：有监督微调、奖励建模和强化学习的算法、代码、数据、难点及实践经验。
- 应用：大语言模型的应用和评估方法。
3. 《大模型基础》
由浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的教材，系统地讲解了相关基础知识、介绍前沿技术。
内容简介
- 语言模型基础：基于统计方法的语言模型、基于RNN的语言模型、基于Transformer的语言模型等。
- 大语言模型架构：大数据大模型新智能、大语言模型架构概览等。
- Prompt工程：Prompt工程简介、上下文学习、思维链等。
4. 《深度学习》
深度学习领域的奠基性经典畅销书，数据科学家和机器学习从业者必读。
内容简介
- 数学基础：线性代数、概率论、信息论、数值优化等。
- 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习等。
- 深度学习：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
5. 《实战AI大模型》
本书旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。
内容简介
- 基础知识：AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列等。
- 实践技巧：如何使用Colossal AI训练各种模型。
- 案例研究：实际应用案例研究和实际应用。
通过阅读这5本书籍，您可以轻松掌握AI大模型的奥秘，并在实际项目中应用所学知识。