摘要：《下一站是幸福》:甜的背后，五味俱全在人工智能技术加速迭代的今天，掌握大模型技术已成为开发者、产品经理乃至企业决策者的核心能力。本文精选十二本覆盖大模型技术原理、开发实战、行业应用与伦理思考的权威著作，助你构建从理论到实践的完整知识体系，成为驾驭AI浪潮的顶尖人才。自学大模型这几本书你一定要看，学完…

《下一站是幸福》:甜的背后，五味俱全

在人工智能技术加速迭代的今天，掌握大模型技术已成为开发者、产品经理乃至企业决策者的核心能力。本文精选十二本覆盖大模型技术原理、开发实战、行业应用与伦理思考的权威著作，助你构建从理论到实践的完整知识体系，成为驾驭AI浪潮的顶尖人才。

自学大模型这几本书你一定要看，学完你就是大模型大师了！

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第一本《大语言模型基础与前沿》

1、书籍介绍：

本书是由美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士熊涛所著。*涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景*方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。

2、目标读者

本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

第二本《大模型应用开发极简入门》

1、书籍介绍：

本书以 GPT-4 和 ChatGPT 为切入点，深入浅出地讲解大语言模型（LLM）的核心原理，重点剖析注意力机制，并系统介绍 OpenAI API 的实战用法。内容覆盖提示工程、RAG（检索增强生成）、多模态能力等前沿技术要点。通过 LangChain 与 LlamaIndex 两大主流框架的实战项目，手把手教你搭建如新闻自动生成器、视频智能摘要工具等真实应用场景，并配套完整、可复现的代码示例，降低学习门槛。全书专为 Python 初学者量身打造，同时融入了模型微调、智能 Agent 开发等最新技术趋势，是一本兼具理论深度与实践价值的大模型应用开发入门指南。

2、目标读者

• 希望将LLM能力嵌入现有系统的Python开发者
• 试图用AI改造内容生成、客服、数据分析等场景的创业者
• 渴望从“调参工程师”进阶为“AI应用架构师”的技术人员

第三本《LangChain入门指南》

1、书籍介绍：

该书以自然语言处理技术为背景，围绕开源框架LangChain的核心功能，系统阐述大语言模型（LLM）应用的开发体系。全书共章，分为技术解析与实践应用两大部分。前两章梳理LLM技术生态与LangChain设计原理，后续章节逐一解析模型交互、数据处理、任务链构建等六大模块，通过代码示例演示开发流程。书中结合PDF问答程序开发、Azure OpenAI平台集成等案例，贯穿理论知识与工程实践，并提供Transformer架构、注意力机制等底层原理补充。附录部分收录主流模型与向量数据库的技术参数，形成涵盖开发全流程的模块化知识体系

2、目标读者：

• 初学者：通过简洁的代码示例和模块化设计，降低LLM开发门槛 。
• 有经验的开发者：提供组件化、链式调用等高级功能，提升开发效率 。

第四本《动手做AI Agent》

1、书籍介绍：

《动手做AI Agent》是黄佳老师全新力作，从零起步，手把手带你打造属于自己的AI Agent。书中不仅清晰阐释了Agent的概念、核心特性与整体架构，还系统梳理了开发所需的主流AI技术工具，并通过7个实战项目，完整演示了从理论到落地的Agent构建全过程。

• 全面学习LangChain架构：ReAct框架，Plan-and-Execute等。
• 全面学习LlamaIndex：提示工程、RAG与微调等。
• GitHub的网红聚落：AutoGPT、BabyAGI和CAMEL。
• 多Agent框架：AutoGen，MetaGPT。

2、目标读者：

• 对Agent技术感兴趣的研究人员。
• 致力于投身Agent领域的开发人员或企业负责人。
• 高等院校相关专业师生。

第五本《从零开始大模型开发与微调》

1、书籍介绍：

本书以 PyTorch 为核心框架，结合 ChatGLM 模型，系统讲解大模型的基础理论、关键算法、代码实现、应用实战及微调方法，全面揭示大模型开发的核心技术。全书共章，内容涵盖：人工智能与大模型概览、PyTorch 开发环境搭建、PyTorch 基础入门、深度学习核心算法、基于卷积网络的 MNIST 分类实战、数据处理与模型可视化、ResNet 项目实战、词嵌入技术、基于 RNN 的中文情感分析、NLP 编码器原理，以及预训练模型 BERT 等关键主题，兼顾理论深度与动手实践。

2、目标读者：

• PyTorch深度学习初学者

书中从环境搭建（如Miniconda、PyTorch 安装）到基础算法（如Softmax、ResNet）均有详细讲解，适合零基础入门 。

• 大模型开发初学者与从业人员

内容涵盖Transformer、ChatGLM等大模型的开发与微调技术，提供实战案例（如MNIST分类、文本生成），适合希望掌握实际应用的开发者 。

• 高校师生

作为人工智能、数据科学等专业的教学参考书，书中包含课程配套资源（如PPT课件），便于教学实践 。

• 自学与项目实践者

提供PyTorch 代码示例和ChatGLM微调教程，适合希望通过项目提升技能的学习者。

第六本《基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》

1、书籍介绍：

《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》 由法国人工智能专家丹尼斯·罗斯曼编著，系统探讨Transformer架构在自然语言处理领域的应用背景与技术发展。全书以Hugging Face框架为核心，分章解析GPT系列模型技术演进及跨领域实践方法，涵盖RoBERTa模型预训练流程与GPT-3微调实践。内容延伸至情感分析、文本摘要、机器翻译等核心NLP任务，并拓展分析ViT、CLIP图像标注及DALL-E文本生成图像技术。书中结合TensorFlow与PyTorch工具对比T5、BERT等模型性能，详解ChatGPT/GPT-4提示工程机制。

2、目标读者：NLP从业者：熟悉Python编程，希望深入理解GPT系列模型及Transformer架构的开发者。数据科学家/分析师：需掌握AI语言处理技术以完成语言驱动任务的专业人士。进阶学习者：具备深度学习基础，需系统学习Transformer在文本摘要、图像标注等场景的应用。

第七本《AI赋能企业智能化应用实践》

1、书籍介绍：

本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深入介绍了智能化应用的开发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。

2、目标读者：

• 数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员。

• 对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者。

• 学习计算机科学、数据科学、人工智能等专业的学生群体

• 对于智能化应用感兴趣，希望深入了解智能化技术和应用场景的读者。

第八本《大型语言模型实战指南应用实践与场景落地》

1、书籍介绍：

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答:AAQen!等各种强大的应用释序的著作，本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓A、澜舟科技等国内主流大模型团队的负青人的高度评价和鼎力推荐。具体地,。

通过本书你能了解或掌握以下知识:

(1)大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。

(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到流选，直至微调训练的技术细节。

(3)大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。

(4)通过GPTS快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。

(5)通过开源模型在多种场最下搭建大模型应用，包括:表格査询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AlAgent等。

(6)掌握大模型Agent方法以及Aaent常用框架。

(7)基干LangChain框架构建一个AUtOGPT应用

本书集大模型理论、实性场景落地干一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实提，总之不管里是想深入研究大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路.。

第九本《大模型项目实战多领域智能应用开发》

1、书籍介绍：

本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面。共章，分为三篇：基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式；操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作；开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AIAgent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用开发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面进行了详细介绍，中间还穿插讲解了VSCode插件的开发，丰富了应用运行的场景。

2、目标读者：

• 大模型应用开发者：需掌握从环境搭建到多领域（如Chat、RAG、AI Agent等）实战开发的完整流程

• 技术转型者：零基础或传统行业开发者，通过本书快速入门大模型应用开发，无需深厚AI背景

• 技术管理者：如架构师、项目经理，需了解大模型技术落地及团队协作方法

第十本《大模型导论》

1、书籍介绍：

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。全**书共章，以技术演进为主线，涵盖Transformer架构、预训练与微调、推理优化等核心原理，结合PyTorch框架操作与开源模型部署案例，解析数据处理、模型训练及落地应用全流程**。书中引入向量数据库、LangChain工具链等技术组件，通过实战案例展示解决方案设计，并配有课后习题、课件源码等教学资源。

2、目标读者：

从事大模型开发的科研人员和开发者，以及高校相关专业的本科生和研究生

第十一本《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》

1、书籍介绍：

全书共章，系统讲解大模型基础理论、PyTorch 开发环境配置、ChatGLM3云上部署与本地化实践等内容。涵盖LangChain框架集成、Prompt提示工程构建、低资源单GPU微调技术等核心模块，并结合知识图谱抽取、上市公司财务报表处理等场景进行实战演示 。书中深度解析ChatGLM3模型架构原理及量化部署方案，提供智能问答、文本生成等案例，适配大模型开发者、研究人员及高校相关专业教学需求。

2、目标读者：

• ChatGLM3大模型开发初学者
• 大模型应用开发人员
• 利用大模型进行数据挖掘的数据分析人员
• 利用大模型开发智能问答机器人的开发人员。
• 利用大模型开发上市公司信息抽取和财务预警应用的开发人员
• 高等院校或高职高专大模型课程的学生

第十二本《实战AI大模型》

1、书籍介绍：

本书围绕AI大模型技术展开，提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。书中还详细介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

2、目标读者：

• 机器学习与AI从业者

算法工程师、数据科学家、AI研发工程师：书中涵盖Transformer模型、BERT、GPT系列等核心技术的实战案例，适合需要将理论应用于实际项目的读者 。

• 系统运维人员：书中涉及AgentOps等工程落地方法，可帮助优化AI应用的生产环境 。
• 学术与研究方向

学生及研究人员：适合计算机、人工智能相关专业的学生或研究者，书中提供从基础理论到前沿实践的系统解析 。

• 网络安全人员：书中部分内容与安全攻防相关，可为渗透测试、安全运维等提供技术参考
• 技术爱好者与转型者

有机器学习基础的开发者：书中案例需一定技术背景，适合希望从原型开发转向生产落地的读者 。

• 大模型应用开发者：社群支持直接交流，适合需要专家指导的实践者 。