从0入门大模型，看这5本就够了！_大模型书籍推荐

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动这一领域进步的核心力量。它们通过处理海量数据，学习复杂的模式和关系，为各种应用提供了强大的智能支持。从语音识别到自动驾驶，再到个性化推荐系统，大模型正在不断地改变我们的生活和工作方式。

然而，对于初学者来说，大模型的世界可能显得既神秘又难以接近。熟练掌握大模型的知识和技能在未来职场将是一项基本要求。无论是为了提升自己的技术能力，还是为了在职场上保持竞争力，了解和应用大模型都十分有必要。

我们也收到不少读者反馈，面对市面上学习大模型的图书和课程，不知道如何选择适合自己的书。图灵君今天为大家整理了一份大模型学习路线图，简单明了无套路，从编程基础入门到大模型应用开发，如果你正在入门，不需要到处 Mark 未经筛选的、五花八门的学习内容，只要从头到尾认真学习这几本书就够了！

1.编程语言基础

Programming Language

《 Python编程：从入门到实践 （第3版）》

[美]埃里克·马瑟斯 | 著

袁国忠 | 译

Python 入门圣经，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。

Python 基础内容部分助你快速了解 Python 编程的基础知识，实践部分有三个上手操作的项目，对于很难接触到实际项目的初学者，这部分超级实用，模拟上手 Python 项目，快速掌握 Python 相关内容。

2.深度学习知识

Deep Learning Knowledge

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

深度学习“鱼书”，畅销 10 万册，相比 AI 圣经“花书”，本书更合适入门。本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术，书中使用 Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

3.ChatGPT最佳诠释

Best Interpretation of ChatGPT

《这就是ChatGPT》

[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆｜著

WOLFRAM传媒汉化小组｜译

OpenAI CEO，ChatGPT 之父山姆·阿尔特曼推荐，国内首部由世界顶级 AI 学者、科学和技术领域重要的革新者、“第一个真正实用的人工智能”搜索引擎 WolframAlpha 发明人斯蒂芬·沃尔弗拉姆对 ChatGPT 最本质的原理的解释的权威之作！

4.上手开发大模型应用

Get Started with LLM Applications

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》

[比] 奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

大模型应用开发极简指南：了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理 2 小时上手开发，快速构建大模型应用并实践提示工程、模型微调、插件、LangChain 等，送配套代码。大模型一线创业者、应用技术专家联袂推荐：宝玉、张路宇、孙志岗、邓范鑫、梁宇鹏（@一乐）、罗云、宜博。

5.LangChain编程

Programming with LangChain

《LangChain编程：从入门到实践》

李多多（@莫尔索）| 著

教你利用 LangChain 简化大模型应用开发，本书深入解析 LangChain 六大组件：模型输入/输出、检索、链、记忆、代理与回调，全方位掌握核心功能。从 0 到 1 构建多模态智能机器人，理论结合实践，轻松开启大模型应用之旅。随书附赠详尽示例代码，快速上手，轻松驾驭大模型技术。讲解细致入微，学习路径清晰明了，与时俱进，助你成为大模型应用开发达人。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】