大模型应用开发：核心技术与领域实践

这本书太理论化，而且即使在理论方面，也接近于综述文章，读了以后不能很清楚的理解相应技术的机理。有些内容感觉是论文内内容的堆砌，并没有消化理解，读了之后感觉云里雾里。没有具体的实践指导，也没有代码，只是一些技术的概括性叙述。即使是这样的叙述，也做的不够易懂。

大模型应用开发的核心技术：模型架构（如Transformer)、预训练与微调、模型优化与压缩（如蒸馏、量化）、应用开发技术（如Prompt工程、RAG、Agent)、多模态融合、分布式训练与基础环境搭建等。

分基础概念、案例两部分 概念讲的比较简单，有些内容讲的并不清晰，不如csdn自己找文章看，建议直接跳过。不过书嘛，体系化比较全面 案例部分，讲了对话系统、图谱、增量训练、指令微调、RLHF、评估的案例，包含使用的基座模型、配置参数、训练参数、代码、部署、运行效果。自己没有实践代码，不知道效果如何，不过案例简单，配置说的比较清晰，大致能了解训练、部署情况，这一部分还不错 适合刚接触大模型的人看

还好 DeepSeek 突破了 AI 大吃特吃资源的噩梦！芜湖起飞~(¯▽¯~)

堆砌内容，原理说得不明不白的，论文也不用原图，意在混个脸熟，再看其他书补。 代码一段一段的贴，又没有高亮，很影响观感。后面几个应用例子没有跟技术结合在一起说，感觉有点乱，不如改成技术点标题，比如知识检索（RAG）实例、微调实例、工具调用实例。总体感觉是前半部分说原理的还有点自己的观点和总结内容，后面应用的几章质量就下降很多。

这本书应该叫大模型应用开发导论，就是那种大学教材水平，把这行的技术系统全面的精简介绍了一边，没有深度，也不适合当入门指南，属于“防自学”教材

这本书适合之前接触过预训练模型理论的人，提供的几个案例能帮助读者熟悉 LangChain 框架

没有特色，案例也不行，都是一笔带过

读了几章，中途弃了。 这是本编著类书籍，把作者学习相关的资料收集整理后，汇总在一起。如果是想系统了解一下相关知识，把本书作为概述和索引是个不错的选择，想要深入或者实践还需要另外想办法。 原理部分是找的相关博客或论文，整理汇总而成，如果想系统了解一下，还是不错的。 实践部分，基本上是找到相关开源项目，按照readme把demo跑起来，不如自己找相关开源项目参考。 如果不是极不负责任的作者乱写的书，我不会给不行的评价，此书针对有需要的人群，还是有价值的，故给一般。

对大模型可以有一个初步的认知，不过这个行业发展很快，还需要不断的深入学习。deepseek也已经改变了这个行业的格局。