【LLM大模型】好书推荐！379页pdf！Transformer、BERT和GPT：包括ChatGPT和提示工程

TRANSFORMER入门不可错过的一本书，就是这本经典畅销书 《TRANSFORMER,BERT, AND GPT》！

本书全面介绍了一系列主题，涵盖了Transformer（Transformer）架构、BERT模型以及GPT系列（包括GPT-3和GPT-4）的详细信息。全书共十章，从基础概念如注意力机制开始，接着是分词技术，探索Transformer和BERT架构的细微差别，并在GPT系列的最新进展等高级主题上达到高潮，包括ChatGPT。

关键章节提供了对深度学习中注意力进化和重要性的洞见，Transformer架构的复杂性，BERT家族的两部分探索，以及关于如何使用GPT-3的实操指导。结尾章节呈现了ChatGPT、GPT-4以及使用生成性AI的可视化概述。

除了主要主题外，本书还涵盖了DeepMind、OpenAI、Cohere、Hugging Face等有影响力的AI组织。读者将全面了解当前自然语言处理模型的景观、它们的底层架构和实际应用。附带的配套文件包括众多代码样本和书中的图表。

功能特色：

• 提供一系列全面的主题，详细介绍了Transformer架构、BERT模型和GPT系列（包括GPT-3和GPT-4）。
• 配套文件包括众多代码样本和书中的图表。

关于作者

Oswald Campesato是加州大学圣克鲁斯分校的兼职讲师，专长于深度学习、Python、数据科学和GPT-4。他是《Python与机器学习》、《数据清洗》和《开发者的NLP》（均由Mercury Learning and Information出版）等四十多本书的作者或合著者。

目录

1: 注意力机制

2: 令牌化

3: Transformer架构介绍

4: 更深入的Transformer架构

5: BERT家族介绍

6: 更深入的BERT家族

7: 使用GPT-3介绍

8: 更深入的使用GPT-3

9: ChatGPT和GPT-4

10: 使用生成性AI的可视化

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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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