图解大模型：生成式AI原理与实战 pdf下载网盘-好书推荐

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《图解大模型：生成式AI原理与实战》是一本面向开发者、研究人员和AI从业者的入门与实战指南，由Jay Alammar和Maarten Grootendorst合著，中文版由李博杰翻译。该书以图解方式深入浅出地讲解大模型的原理、应用和优化，适合具备Python基础但无需深度学习背景的读者。以下是该书的内容和推荐理由：

内容

  1. 语言模型基础（第1-3章）

  • 介绍语言模型的核心概念，如词元（Token）、嵌入向量（Embedding）和Transformer架构。

  • 解析大模型的发展历程，包括词袋模型、Word2Vec、注意力机制及GPT系列模型的演进169。

  • 预训练模型的应用（第4-9章）

  • 涵盖文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展（如结合图像和文本的CLIP模型）。

  • 提供提示工程（Prompt Engineering）技巧，包括思维链（Chain-of-Thought）和RAG（检索增强生成）技术146。

  • 训练与微调（第10-12章）

  • 探讨如何构建嵌入模型、优化分类任务及微调生成式模型以适应特定需求。

  • 提供监督微调、无监督学习和对齐策略等实战方法46。

  • 中文版专属内容

  • 包含18幅图解深入解析DeepSeek-R1的底层原理，这是其他版本没有的内容9。

推荐理由

  1. 图解直观，降低学习门槛

  • 全书包含300+全彩插图，将复杂概念（如注意力机制、微调流程）可视化，让读者更易理解19。

  • 实战导向，代码可一键运行

  • 提供真实数据集和实用项目，示例代码支持Google Colab在线运行，适合动手实践19。

  • 覆盖热点技术

  • 不仅涵盖Transformer、GPT等经典架构，还涉及多模态、RAG等前沿应用46。

  • 配套资源丰富

  • 附赠200道大模型面试题，适合求职者；同时提供视频和拓展资料辅助学习19。

适合人群

  • AI初学者：无需深度学习背景，通过图解和代码快速入门。

  • 开发者 & 研究人员：系统掌握大模型应用与优化技巧。

  • 产品经理 & 行业从业者：理解模型能力边界，推动AI落地1

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