最近整理了一批关于大语言模型（LLM）、Transformer、BERT、ChatGPT 等方向的学习资料，涵盖了入门、实战、工具链、理论等多个维度，非常适合初学者和进阶者收藏阅读👇
🔸 《BERT基础读径：Transformer大模型实战》 深入介绍 BERT 的基本原理及其在 NLP 任务中的实际应用，适合想系统了解 Transformer 架构的朋友。
🔸 Build a Large Language Model (From Scratch) --- Sebastian RaschkaSebastian 老师 2024 年的新书，手把手教你如何从零实现一个大语言模型，理论 + 实战兼备，英文原版但极具价值。
🔸 HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战基于 HuggingFace 工具链，结合中文任务讲解，适合希望用开源工具快速落地模型的开发者。
🔸 LLM Cookbook：正在悄悄风靡全球的大模型开发宝典！ 从 Prompt 工程到模型微调，涵盖了工程实践技巧，是从业者值得收藏的"开发食谱"。
🔸 LangChain 入门指南专为构建 LLM 应用设计的框架介绍，实战性强，适合做问答、搜索、代理等场景。
🔸 《TensorFlow机器学习实战指南》 老牌深度学习框架 TensorFlow 的实战教材，适合对底层实现感兴趣的技术人员。
🔸 《动手做AI agent》 面向初学者的智能体入门，轻松有趣，帮助你从「零」构建一个 AI Agent！
🔸 《自然语言处理：大模型理论与实战（预览版）》 从语言建模到预训练技术，兼顾原理与应用，适合研究生或希望深入 NLP 理论的读者。
🔸 《大模型应用开发入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024》 聚焦 ChatGPT 实战落地，包括问答系统、知识库接入、SaaS 场景，实用性极强。
🔸 《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》 从产业视角解析 AGI 的演进，适合管理层、产品经理及 AI 热衷者快速了解趋势。
🔸 《大语言模型综述》 梳理当前主流大语言模型结构、训练策略和挑战，是理解大模型技术路线的重要资料。
🔸 《面向开发者的 LLM 入门课》 语言模型落地项目手册，讲解如何开发和部署轻量级 LLM 应用。
🔸 《大模型导读：基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等 Transformer 架构的自然语言处理》 一本大模型时代的"说明书"，适合泛读，帮助你快速搭建知识框架。
🔸 《西瓜书》周志华-机器学习经典机器学习教材，为理解深度学习与大模型奠定理论基础，强烈推荐！
建议阅读顺序 新手可从《LLM入门课》《动手做agent》开始 进阶读者推荐《LangChain 入门》《HuggingFace实战》《大模型应用开发入门》 想深入研究理论的同学可阅读《大语言模型综述》《自然语言处理：理论与实战》
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