前言
在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）技术已经深入我们生活的方方面面。你是否曾经想过，自己也能亲手构建一款AI应用，与GPT-4、ChatGPT这样的先进大模型进行对话，体验AI带来的无限可能？今天，我们为您带来了一本让您梦想成真的书籍——《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》。
这本由比利时作家奥利维耶·卡埃朗和法国作家玛丽·艾丽斯·布莱特联袂撰写的书籍，一经问世便在全球范围内引起了热烈反响。如今，这部备受瞩目的“蛇尾书”终于迎来了中文版，为广大中文读者带来了一个了解大模型应用开发的绝佳机会。
《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》是一本面向初学者的极简入门手册，旨在帮助读者快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。全书共150页，内容丰富、讲解透彻，让您轻松上手大模型应用开发。
这本书的门槛极低，无论是AI小白还是有一定编程基础的读者，都能轻松掌握书中的知识。书中从基础知识讲起，逐步深入，让您在轻松愉快的氛围中了解大模型应用开发的奥秘。
其次，这本书的实操性极强。作者们通过丰富的案例和详细的步骤，教会您如何写提示词、进行模型微调、使用LangChain等技巧，让您在2小时内就能构建出属于自己的第一个原生AI应用。这些实用技能将为您在AI领域的发展奠定坚实的基础。
同时，这本书还提供了丰富的场景代码示例，让您在学习的过程中能够迅速理解并掌握各种应用场景下的实现方法。无论是聊天机器人、智能客服还是文本生成等常见场景，您都能在这本书中找到相应的解决方案。
在书中，作者们还对GPT-4和ChatGPT的工作原理进行了全面、透彻的讲解。这些先进的大模型不仅具有强大的自然语言处理能力，还能根据上下文进行智能推理和回答。通过了解它们的工作原理，您将更好地掌握大模型应用开发的精髓。
为了方便读者学习，这本书还附赠了随书代码和术语表。您可以在学习过程中随时查阅这些资料，加深对知识点的理解和记忆。此外，书中还提供了丰富的在线资源链接，让您在学习过程中随时获取最新的信息和帮助。
总之，《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》是一本值得一读的好书。无论您是AI爱好者还是专业人士，都能从这本书中获得宝贵的启示和帮助。现在，就让我们一起打开这本书，踏上探索AI新世界的旅程吧！
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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