《Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation》由AI领域知名专家 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 撰写，由O’Reilly出版社于2024年出版。本书以250余张定制化图表为特色，通过视觉化方式拆解复杂概念，被读者称为“绘图的LLM圣经”。其配套GitHub仓库提供完整的代码示例和Google Colab笔记本，支持读者零配置实践所有案例。书籍和实践代码遵守Apache 2.0开源协议。适合有Python/机器学习基础知识的读者，无需深度学习框架经验。

内容体系：从理论到实战

  1. 基础理论（Part I）
    • 系统介绍LLM发展史：从词袋模型、词嵌入到Transformer架构，深入解析注意力机制（Attention）和BERT/GPT类模型的差异。
    • 探讨LLM的核心挑战：训练数据偏见、生成内容可控性及伦理风险。
  2. 预训练模型应用（Part II）
    • 文本理解任务：文本分类、聚类、主题建模，结合语义搜索（Dense Retrieval）提升检索效果。
    • 生成任务实战：
      • 模块化提示工程（角色定义、上下文链式提示）优化对话生成。
      • 检索增强生成（RAG）技术解决知识密集型任务。
  3. 模型训练与微调（Part III）
    • 对比学习微调（Contrastive Fine-tuning）、指令微调（Instruction Tuning）。
    • 资源优化方案：如何在有限GPU（如Colab的T4）上高效训练模型。

实战亮点：代码与工具链

  • 开箱即用的Colab示例：所有案例均基于免费Google Colab平台设计，无需本地高性能硬件。
  • 全流程工具覆盖：
    • 使用Hugging Face Transformers库调用开源模型。
    • 实现语义搜索引擎、聊天机器人、多智能体系统等应用。
  • 进阶项目：
    • 产品命名与营销文案生成链。
    • 领域自适应（Domain Specialization）技术解决行业特定问题。

源代码：https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models