读过唯二好的优质大模型书籍，同时得到吴恩达和Josh Starmer两位大佬的推荐和好评

写的太好了！这本大模型书籍居然同时得到了吴恩达和Josh Starmer两位大佬的推荐和好评！

书中的内容不仅能为初学者建立系统且全面的大模型知识框架，还提供了丰富的示例代码，并且这些代码可直接在Google Colab中运行

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全书分为了三个部分，前三章带你回顾从早期的词袋模型到现代基于深度学习的Transformer架构的演变，重点介绍了词嵌入、注意力机制等关键技术，尤其是对Transformer架构的剖析，从自注意力、前馈网络到编码器-解码器的协同工作，将模型内部错综复杂的运算逻辑拆解得条理清晰

四到九章聚焦于如何利用预训练的大模型解决实际问题，详细讲解了文本分类、聚类、主题建模、语义搜索等常见任务，并提供了丰富的代码示例，每个示例都配有详细的代码实现，从数据预处理到模型训练、部署，每一步都讲解得清晰明了

最后三章讲解了大模型的训练和微调，从基础的模型训练原理讲起，逐步过渡到复杂的微调策略。详细阐述了如何构建训练数据集、设计损失函数、选择优化算法等关键环节，并分享了大量实战经验

本书为新手提供了一个从入门到精通的大模型学习路径，一本全方位、多层次剖析大模型的优质书籍

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