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一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM入门与实战指南------《图解大模型：生成式 AI原理与实战》来了
本书由 Jay Alammar 与 Maarten Grootendorst 联袂创作，两位在大模型与自然语言处理领域具有广泛影响力的专家，内容融合广受欢迎的图解系列精华，一经推出便获得业内高度评价。
本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。
全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。
第一部分 理解语言模型（第1~3章）：词元、嵌入向量、Transformer 架构一次性给你讲透！帮助读者从零搭建大模型底层认知，彻底告别 "看不懂、不会用" 的尴尬！
第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章）：介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成，还有超火的多模态扩展！手把手教你解锁大模型 N 种实用技能，提升模型的应用能力。
第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章）：探讨从嵌入模型搭建的底层方法论，到分类任务的高效优化技巧，再到生成式模型的针对性微调方案，全程拆解可落地的实操路径，拒绝晦涩理论。
课程目录如下：
本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。
学习资源推荐
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