AI大模型发展得如火如荼，可以遇见未来的千行百业都会被AI重塑，想要跟上AI科技发展的浪潮，唯有学习AI，认识AI，应用AI。于是整理了目前市面上关于AI大模型的学习资料，供你学习时选择适合自己的资料。遗憾的是书籍和课程笔者未全部看过(后续会继续分享AI实践、已阅书籍和学习课程的相关内容和经验)，不知道质量怎么样？如果涉及到费用请你务必详细甄别，谨防上当受骗，看好自己的钱袋子。有人买了某培训课后觉得课程不行，但退费无门，希望你不会遇到此糟心事。
免费资源
面向开发者的大模型手册
面向开发者的大模型手册，主打 LLM 全方位入门实践。本项目基于吴恩达老师大模型系列课程内容，对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优，覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程，用最适合国内学习者的方式，指导国内开发者如何学习、入门 LLM 相关项目。
本教程适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。
GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook
在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-cookbook/#/
项目star：9.6k
动手学大模型应用开发
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在基于阿里云服务器，结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门，主要内容包括：
1) 大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，如何开发一个 LLM 应用，针对小白开发者的简单介绍。
2) 如何调用大模型。
3) 知识库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建。
4) 构建。
5) 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么。
本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求，仅需要掌握基本
GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/llm-universe
在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/
项目star：2.6k
LearnPrompt
开源的 AIGC 课程, 目前已支持 ChatGPT, Midjourney, Runway, Stable Diffusion, AI数字人，AI声音&音乐，大模型微调。课程详情请访问在线阅读文档。
GitHub地址：https://github.com/LearnPrompt/LearnPrompt
在线阅读地址：https://www.learnprompt.pro/article/welcome
课程看起来不错，值得探索。
项目star：1.6k
大模型理论基础
本项目旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识。
项目将以斯坦福大学大规模语言模型课程和李宏毅生成式AI课程为基础，结合来自开源贡献者的补充和完善，以及对前沿大模型知识的及时更新，为读者提供较为全面而深入的理论知识和实践方法。通过对模型构建、训练、评估与改进等方面的系统性讲解，以及代码的实战。
本教程适合对人工智能和大模型感兴趣的人士或者相关从业者。
GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm
在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/so-large-lm/#/
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清华 NLP X OpenBMB
大模型公开课｜带你从入门到实战
Langchain 中文文档
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够：
1) 具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）。
2) 具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）。
网站地址：https://www.langchain.com.cn/
向量数据库
Pinecone向量库中文文档
Pinecone是一个托管的、云原生的向量数据库，具有简单的API和无需基础架构的优势。
网站地址：https://www.pinecone-io.com/docs/intro
Milvus中文文档
Milvus是在2019年创建的，其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。
作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够处理万亿级别的向量索引。与现有的关系型数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同，Milvus从底层设计用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。
网站地址：https://www.milvus-io.com/
OpenAI中文开发文档
网站地址：https://www.openaidoc.com.cn/
书籍
由于AI大模型的发展日新月异，所以选取的书籍基本都是新近出版的，而且尽量在较新的书籍中选择豆瓣评分高的。
LangChain
李特丽：《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》【2024出版】
李多多：《LangChain编程》【2024出版】
张海立：《LangChain实战：从原型到生产，动手打造 LLM 应用》【2024出版】
刘伟舟：《LangChain简明讲义：从0到1构建LLM应用程序》【2024出版】
AI大模型
张奇：《大规模语言模型：从理论到实践》【2024出版】
奥利维耶·卡埃朗：《大模型应用开发极简入门》【2024出版】
杨青：《大语言模型：原理与工程实践》【2024出版】
熊涛：《大语言模型：基础与前沿》【2024出版】
刘阳：《多模态大模型：新一代人工智能技术范式》【2024出版】
[法]丹尼斯·罗斯曼：《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》【2024出版】
郝少春：《ChatGPT原理与应用开发》【2024出版】
王晓华：《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》【2023.11出版】
黄佳：《GPT图解大模型是怎样构建的》【2023.12出版】
尤洋：《实战AI大模型》【2023.11出版】
