这本书由AI科普大神Jay Alammar与BERTopic算法作者Maarten Grootendorst联合撰写，是O’Reilly出版的LLM入门标杆指南，获吴恩达推荐。全书以图解方式讲解LLM原理、提示工程、文本分类生成、多模态应用及优化技术，分为理解原理、应用及优化三部分，推荐学习顺序为：基础理论（Ch1-3）、实践技能（Ch6-7）和高级主题（bonus）。

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这是O’Reilly出版的 大语言模型 入门友好标杆级实战指南，由全球知名 AI 科普大神 Jay Alammar与工业界 NLP 实战专家、BERTopic 算法作者 Maarten Grootendorst 联合撰写，该书还得到了 AI 大牛吴恩达的推荐。

本书全程以图解式讲解，帮助你掌握LLM基础原理、熟练使用提示工程、实现文本分类与生成、探索多模态模型应用，并了解最新的模型优化技术。

全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer 架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。

推荐学习顺序

• 基础理论：从 Chapter 1 到 Chapter 3，掌握LLM的核心概念和Transformer架构。
• 实践技能：重点学习 Chapter 6（提示工程） 和 Chapter 7（高级文本生成），这些是LLM应用的关键技能。
• 高级主题：探索 bonus 文件夹 中的量化、Mamba、混合专家系统等前沿内容，了解LLM领域的最新进展。

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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