《揭秘大模型：从原理到实战》详细介绍了大型模型的原理及应用实例。文章从模型概念入手，深入探讨了大模型的训练和应用过程，同时结合实际案例进行分析，展示了大模型在各领域的应用价值。读后感觉收获颇丰，对大型模型有了更深入的了解和认识。
揭秘大模型：从原理到实战读后感(一)
本书的三个特点：①大模型介绍的全面，包括OpenAI GPT系列、清华大学的GLM系列、Meta的Llama系列。②微调方法全面，包括LoRA低秩矩阵分解、Adapter Tuning、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、P-Tuning v2。③包括大模型的微调、训练、推理全流程的内容。让你不但知其然还要知其所以然，包括大量的原理性的讲解，是一本不可多得的大模型学习图书，推荐阅读。
揭秘大模型：从原理到实战读后感(二)
书中提到，大模型的核心是一种叫Transformer的技术。虽然这个名字听起来很高大上，但作者用简单的语言解释了它的工作原理。比如，Transformer通过“注意力机制”来理解句子的意思，就像我们阅读时会重点关注某些关键词一样。
书中详细介绍了OpenAI的GPT系列模型，从GPT-1到GPT-4的进化过程。每一代模型的改进都让我感到惊叹。比如，GPT-3已经可以写文章、编代码，而GPT-4更是具备了“涌现能力”，可以解决更复杂的问题。
除了ChatGPT，书中还介绍了AI在其他领域的应用。比如，AI可以生成逼真的图像（Stable Diffusion）、优化推荐系统，甚至帮助科学家进行研究。
书中还提供了搭建私有大模型的教程。虽然我不是程序员，但作者用简单的步骤和代码示例，让我觉得自己也能尝试一下。比如，如何用开源的Llama模型生成文本，或者如何微调一个属于自己的AI助
是一本既专业又通俗的AI书籍。它用简单的语言解释了复杂的技术，让我这样的普通读者也能轻松理解。通过这本书，我不仅了解了AI的工作原理，还对它的应用和未来有了更深刻的认识。
如果你也对AI感兴趣，但又担心技术内容太难懂，那么这本书绝对适合你。它会带你走进AI的世界，让你感受到科技的魅力。无论你是想了解ChatGPT背后的秘密，还是想亲手尝试搭建AI模型，这本书都能满足你的好奇心。
揭秘大模型：从原理到实战读后感(三)
2022年ChatGPT的横空出世，掀起一波生成式人工智能（AIGC）的浪潮，基于Transformer基础模型的竞争由于Openai的解码器，微调，强化学习工程实践的涌现特征，超越了人工语言处理领域同样基于Transformer的在学术圈声名鹊起的谷歌BERT模型，meta llama，谷歌Gemini，国内chatglm，百度文心一言，阿里qwen等你方唱罢我登场好不热闹，也把阴差阳错游戏转型人工智能的英伟达GPU大放异彩。 2023年的大模型百模大战，耗费了不少的能源，算力，虽然也促进了工程在scaling of law领域的验证，也为个人对话应用的新奇感赚足了眼球，但幻觉问题，应用商业化问题，仍存在局限。 2024年被号称应用元年，也被称之为Agent元年，希望通过RAG增强查询，Agent工作流，Prompt工程实现大模型应用场景的突破。虽然在人类语言理解，互动和沟通领域长足的发展摆脱了人工智能客服智障的刻板印象，但应用的爆发仍只见楼梯响不见下人来。当然，生成式模型的优势在设计领域的应用已经比较广泛，尤其在多模态模型成为基础模型下一个竞争方向之后。 只不过，2024年年底，深度求索的deepseek通过moe多专家模式智能路由工程技术实践，以及思维链cot模式实现推理模型，并降低了训练成本，思路上突破算力绑架，让基础模型的范式又一次改变。这一次虽然openai迅速跟进，x推出了grox，但范式的转变仍是逼的大厂手忙脚乱，尤其是百度李厂长关于开源闭源的观点以及零一万物李开复教父基础模型市场稳定转型专注应用均被呯呯打脸，实在是看的人目不暇接。 这里面就有几个感悟可以分享： 1、人工智能是个历史延续的工程问题，无数数学人才投入其中，不断的发现问题，分解问题，利用数学算法解决问题，并组合算法形成框架，结果通过测试集实践验证。因此，在问题仍然有优化解决空间的时候，迭代永远不会停止，虽然改进有大有小，但范式变化总会在看似稳定时出人意外。 2、工程问题的关键是方法论和复现，是类似科研的实验室科学，掌握了工艺问题就可以实现领先，但这个领先永远是暂时的，因为工程方法的论文是开放的，甚至数据集，代码，训练参数都是开源的，即使你闭源，也会有团队独立发现甚至超越，就像openai和deepseek，所以，这个领域的保密，闭源优势是短暂的。从另外一个角度上而言，中美人工智能也没有像政客想象的那样容易被割裂和断链。 3、应用问题的解决和基础模型的训练是两个领域，应用关注的场景问题的分解，算法与工程化，大模型如何助力，无论是理解场景，分解问题，对细颗粒问题的求解放发的设计和代码实现都可能存在价值，关键是场景理解，问题分解，问题求解结果实践的工程化应用以及应用场景应用配套问题的体系化解决，例如物理的工具设备，人相关的流程，机制，人与人工智能的协作与协同，这个领域可能还涉及社会问题，不是个单纯工程问题。 回归到这本书，这本书从Transformer的历史讲起，对人工智能在自然语言处理，神经网络和机器学习的原理与实践进行了阐述，展示，然后对openai的gpt1-4模型的训练工程实践的关键改进算法的原理以及tensflow和Huggingface上如何复刻给出了实践方法，接下来谈了chatglm，微调，强化学习，以及自建私有模型的工程实践，可以说是一本非常好的基础教材。 大学的教材出版周期在工程和应用领域可能越来越难以跟上时代，传统领域科研成果转换教材至少5-7年，而大模型领域一日千里，所以对从事人工智能的研究生来说，以此作为循序渐进学习，实验的样本应该是不错的起点。 生成式人工智能繁花渐俞迷人眼，通用人工智能浅草才能没马蹄，与其是喧嚣之中临渊羡鱼，不如静下心来退而结网，关键在于耐得住寂寞，具有时刻精进的务实精神例如deepseek，相信成功不会吝啬。
