《Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation》这本书由Jay Alammar和Maarten Grootendorst撰写，由O'Reilly Media出版，是一本关于大型语言模型（LLMs）的实用指南。
Jay Alammar 是一位在机器学习和人工智能领域具有丰富经验的专家。他在自然语言处理（NLP）方面的工作尤为突出，尤其在大型语言模型（LLMs）的研究和应用上做出了重要贡献。Jay Alammar 拥有堪萨斯大学计算机科学学士学位，并在尼尔森诺曼集团接受了用户体验与界面设计的培训。Jay 目前担任 Cohere 的工程总监和工程研究员，Cohere 是一家专注于提供文本生成、搜索和检索增强生成的大型语言模型的领先供应商。他曾是 Udacity 的深度学习和机器学习内容开发者，为该平台创建了受欢迎的机器学习和自然语言处理课程。
Jay 曾是 STV Capital 的合伙人，该风投公司专注于科技领域的投资。他还在 Arpeggio 担任过机器学习研发专家，专注于机器学习技术的研发。
本书通过丰富的图示和代码示例，帮助读者深入理解LLMs的工作原理及其在工业中的应用。全书共分为三个部分，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。
第一部分：理解语言模型
第1章：大型语言模型简介
本章介绍了大型语言模型（LLMs）的背景和历史，从2012年的深度神经网络发展到2022年ChatGPT的发布，强调了LLMs在自然语言处理领域的革命性影响。
作者观点：作者认为LLMs不仅改变了我们与技术的交互方式，还推动了多个行业的发展。他们强调了LLMs在翻译、分类、摘要等任务中的应用，并指出这些模型的真正潜力在于其生成和表示语言的能力。LLMs通过大规模数据的预训练，能够捕捉语言的语法和语义模式，从而在多种自然语言处理任务中表现出色。
第2章：令牌化和嵌入
本章深入探讨了令牌化（tokenization）和嵌入（embeddings）的概念，解释了它们在LLMs中的作用。通过具体示例，展示了如何将文本分解为令牌，并将这些令牌转换为数值表示。
作者观点：作者强调了令牌化和嵌入在LLMs中的重要性，指出它们是模型理解和生成语言的基础。通过不同的令牌化方法（如BPE、WordPiece）和嵌入技术（如word2vec、GloVe），模型能够捕捉到语言的语义信息。令牌化和嵌入是LLMs能够有效处理自然语言的关键技术，它们使得模型能够将文本转换为可计算的数值表示，从而进行进一步的处理和分析。
第3章：深入大型语言模型
本章详细介绍了Transformer模型的架构和工作原理，包括编码器（encoder）和解码器（decoder）的结构，以及它们如何协同工作以生成文本。
作者观点：作者认为Transformer模型的成功在于其能够高效地处理序列数据，并通过自注意力机制（self-attention）捕捉长距离依赖关系。他们还讨论了模型的训练过程，包括预训练和微调。Transformer模型通过其独特的架构和训练方法，能够生成高质量的文本，这使得LLMs在自然语言生成任务中表现出色。
第二部分：使用预训练语言模型
第4章：文本分类
本章探讨了如何使用预训练的LLMs进行文本分类任务，包括情感分析、意图检测等。作者介绍了两种主要方法：使用任务特定模型和使用嵌入模型。
作者观点：作者认为预训练模型在文本分类任务中具有很大的潜力，因为它们能够捕捉到丰富的语义信息。通过微调这些模型，可以进一步提高分类的准确性。预训练的LLMs通过其强大的表示能力，可以在文本分类任务中取得优异的性能，尤其是在数据量有限的情况下。
第5章：文本聚类和主题建模
本章介绍了如何使用LLMs进行文本聚类和主题建模，包括使用嵌入模型将文本转换为数值表示，然后应用聚类算法（如HDBSCAN）进行分组。
作者观点：作者认为文本聚类和主题建模是探索性数据分析的重要工具，尤其是在处理大量未标记文本时。通过LLMs生成的嵌入，可以有效地发现文本中的模式和主题。LLMs生成的嵌入能够捕捉文本的语义信息，使得聚类和主题建模更加准确和有意义。
第6章：提示工程
本章深入探讨了提示工程（prompt engineering）的概念，即如何设计有效的提示以引导LLMs生成所需的输出。作者介绍了多种提示设计技巧，包括指令式提示、上下文提供和输出指示。
作者观点：作者认为提示工程是与LLMs交互的关键，通过精心设计的提示，可以显著提高模型的输出质量。他们还讨论了如何通过迭代优化提示来改进模型的性能。提示工程通过指导LLMs的生成过程，可以显著提高模型在特定任务中的表现，尤其是在生成复杂或特定类型的文本时。
第三部分：训练和微调语言模型
第7章：高级文本生成技术和工具
本章介绍了多种高级文本生成技术和工具，包括模型的加载和使用、内存管理、工具使用和代理（agents）。作者通过具体示例展示了如何使用这些技术来扩展LLMs的能力。
作者观点：作者认为通过结合外部工具和内存管理，LLMs可以实现更复杂和有用的功能。他们还讨论了如何使用代理来自动化任务执行和决策过程。高级文本生成技术和工具能够显著扩展LLMs的应用范围，使其能够处理更复杂的任务和场景。
第8章：语义搜索和检索增强生成
本章探讨了如何使用LLMs进行语义搜索和检索增强生成（RAG），包括密集检索、重排序和生成式搜索系统。作者介绍了这些系统的工作原理和应用场景。
