学习大模型最佳书籍推荐：NUS尤洋教授所著新书《实战AI大模型》，得到李开复、颜水成、周鸿祎大牛鼎力推荐

在这个以数据为驱动、技术不断进步的时代，尤洋教授的《实战AI大模型》一书便成为了一个值得关注的资源。

作者尤洋是加州伯克利大学博士，新加坡国立大学计算机系的校长青年教授。他曾创造ImageNet、BERT、AlphaFold、ViT训练速度的世界纪录，相关技术被广泛应用于谷歌，微软，英特尔，英伟达等科技巨头。

他曾获IPDPS最佳论文、ICPP最佳论文、AAAI杰出论文、清华大学优秀毕业生、西贝尔奖学金、ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship、LotfiA. Zadeh Prize、ACM Doctoral Dissertation Award Candidate、福布斯30岁以下精英榜（亚洲）、IEEE-CS超算杰出新人奖等。

他曾任职于谷歌、微软、英伟达、英特尔、IBM等国际知名厂商。

《实战AI大模型》不仅汇集了尤洋教授的丰富知识和经验，书中还提供了一个互动社群，旨在帮助读者更好地理解书中的内容并将理论应用于实践。这个社群为读者提供了一个分享经验、讨论问题的平台，并可能得到尤洋教授及其他专业人士的直接指导和建议。

《AI实战大模型》全面覆盖了从基础理论到前沿实践的每一个方面。书中详细介绍了Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、Google的PaLM等核心技术，并深入讨论了它们在各种任务中的应用。

例如，Transformer模型，作为当前自然语言处理（NLP）领域的核心，通过其独特的「注意力机制」，使得机器能够更加准确地理解和生成文本。BERT模型通过其双向训练机制，极大地提高了文本处理的准确性和灵活性，被广泛应用于语言理解任务中。

ALBERT模型作为BERT的优化版本，以更高的效率和更小的模型尺寸解决了NLP的多项挑战。T5模型则展示了如何用一个统一的框架来处理多种不同的文本任务，这在提高AI系统的通用性方面具有重要意义。GPT系列则以其强大的文本生成能力，在许多自然语言处理任务中取得了革命性的进展。

Google的PaLM模型是大模型领域的另一项里程碑，代表了AI在理解和生成人类语言方面的最新进展。这些模型的学习和应用对于任何希望进入AI领域的人来说都是必不可少的，它们不仅为AI理论和实践提供了坚实的基础，而且还直接影响了AI技术的未来发展方向。

对于这些先进的技术，《AI实战大模型》提供了实战案例和详细教程，实现了将理论知识与实际应用相结合的目标。

特别值得注意的是，书中ColossalAI通过数据并行、模型并行和流水线并行等多种并行策略，分散了计算和存储负载，从而在有限的资源下实现大模型的高效训练。独创性的引入了Colossal-AI系统。

Colossal-AI系统作为尤洋教授主创的一个先进的大模型训练工具，解决了在单GPU上训练大型模型时遇到的内存限制问题。它通过引入多种并行训练方法，如数据并行、管道并行、张量并行和序列并行，允许更大规模的模型在有限资源下得到高效训练。

它高效并行计算和内存优化技术使得即使在个人电脑上也能运行复杂的AI模型。例如，借助ColossalAI，可以在个人电脑上部署并训练像ChatGPT这样的模型，虽然这个过程可能需要较长时间，但ColossalAI的优化机制大大缩短了训练周期。这种训练方式的创新性不仅提高了模型训练的效率，也大幅降低了训练成本，使得AI技术的应用更加广泛和灵活。

此外，书中加入了实战演练与视频教学，对如何利用有效训练现有主流大模型如BERT和GPT模型的指导，为读者从理论走向实践提供了具体路径。

例如，Colossal-AI全球首个开源了最接近ChatGPT原始技术方案，具备完整RLHF流程的低成本ChatGPT复现方案。仅需不到百亿参数模型的微调，即可达到类似GPT-3.5和ChatGPT的效果。

此外，Colossal-AI基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整Stable Diffusion预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低6.5倍，个性化微调硬件成本降低7倍！在个人电脑的RTX 2070/3050上即可快速完成微调任务流程，让Stable Diffusion等AIGC模型的触手可及。

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与其焦虑……

一、LLM大模型经典书籍

二、640套LLM大模型报告合集

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

阶段2：AI大模型API应用开发工程

阶段3：AI大模型应用架构实践

阶段4：AI大模型私有化部署

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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