掌握大模型的终极指南——《Hands-On Large Language Models》全方位解读

这张图是一本关于大模型的书《Hands-On Large Language Models》的内容概览，分为三个部分来讲解大语言模型的相关知识和应用。

Part 1: Understanding Language Models

第一部分主要介绍大语言模型的基础知识，帮助读者理解这些模型是如何工作的。

1. An Introduction to Large Language Models：介绍大语言模型的基本概念和背景。

2. Tokens and Embeddings：讲解词元（tokens）和嵌入（embeddings）的概念，这是理解大语言模型的关键。

3. Looking Inside Large Language Models：深入探讨大语言模型的内部结构和工作原理。

Part 2: Using Pretrained Language Models

第二部分着重于如何使用预训练的大语言模型进行实际任务。

4. Text Classification：讲解如何使用大语言模型进行文本分类任务。

5. Text Clustering and Topic Modeling：介绍文本聚类和主题建模的方法。

6. Prompt Engineering：解释提示工程（prompt engineering）的技术，这在使用预训练模型时非常重要。

7. Advanced Text Generation Techniques：介绍高级文本生成技术，提高生成文本的质量和一致性。

8. Semantic Search and RAG：讨论语义搜索和检索增强生成（RAG）技术，用于改进搜索结果的准确性。

9. Multimodal Large Language Models：探讨多模态大语言模型，即同时处理文本和图像等多种输入类型的模型。

Part 3: Training and Fine-Tuning Language Models

第三部分则详细说明了如何训练和微调大语言模型，以提高其在特定任务上的表现。

10. Creating Text Embedding Models：介绍创建文本嵌入模型的方法，这对于表示文本数据非常重要。

11. Fine-tuning Representation Models for Classification：讲解如何微调表示模型以进行分类任务，提高其准确性。

12. Fine-tuning Generation Models：探讨微调生成模型的方法，使其能够更好地生成高质量的文本。

这本书从基础理论到实际应用，再到高级技巧，全面覆盖了大语言模型的各个方面。通过阅读这本书，读者可以深入理解大语言模型，并学会如何高效地使用和优化这些强大的工具。