今天给大家推荐一本大模型方面的书籍``,本书将介绍大语言模型的基础理论包括语言模型、分布式模型训练以及强化学习，并以Deepspeed-Chat框架为例介绍实现大语言模型和类ChatGPT系统的实践。

Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。

视觉与语言在人类认知中是天然融合的，而让机器也具备这种跨模态理解能力，正是视觉-语言模型（VLM）要解决的核心问题。

Agent学会调用外部应用程序接口，以获取模型权重中缺失的额外信息（预训练后通常难以更改），包括当前信息、代码执行能力、专有信息源访问权限等。

LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模型训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。

大语言模型（LLM）是一种利用机器学习技术来理解和生成人类语言的人工智能模型。 对于希望从各个方面增强通信和数据处理并实现自动化的企业和机构而言，LLM 具有极高的价值。

Foundations of Large Language Models」 📚，无论你是一名想继续深入学习大模型的 LLM Engineer，还是刚入门的大模型小白，这本书都可以作为你日常学习的基础书籍。本书来自：东北大学自然语言处理实验室Tong Xiao/肖桐 and Jingbo Zhu/朱靖波本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术。

提示工程（Prompt Engineering），也称为上下文提示，是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。

如果零散地看大语言模型的相关描述：有人说大模型是预测下一个词的模型，有人说大模型是将词转化为向量，有人说大模型运用了自注意力机制，还有人指出大模型采用无监督学习和强化学习……让人看得眼花缭乱。

这场认知革 命的核心，是让每个人都能成为“知识CEO”。你不需要成为AI专家，只需做“AI的翻译官+优化师”，把机械产出变成有温度的落地服务。