2026年大型语言模型初学者阅读清单

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原文链接：https://machinelearningmastery.com/a-beginners-reading-list-for-large-language-models-for-2026/

原文作者：Jason Brownlee

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这份阅读清单是为那些希望在 2026 年学习大型语言模型（LLM）的初学者精心策划的。

这个推荐列表旨在帮助您理解 LLM 的基础知识，并为在未来几年中跟上不断发展的技术打下坚实的基础。

以下是为 2026 年准备的 LLM 阅读清单：

基础知识

要理解现代 LLM，首先需要掌握深度学习、神经网络和 Transformer 架构的基本概念。即使是 2026 年的 LLM，其核心也建立在这些基石之上。

深度学习与神经网络

推荐阅读以下内容以建立坚实的基础：

• 《深度学习》(Deep Learning)：由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写。这本书是深度学习的权威教材。
• 《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning)：Michael Nielsen 编写的在线书籍，对初学者非常友好。

Transformer 架构

Transformer 架构是所有现代 LLM 的核心。您必须了解其工作原理。

• 《Attention Is All You Need》：这是 Transformer 架构的原始论文。虽然可能具有挑战性，但理解其核心思想至关重要。

小贴士：如果您发现原始论文太难，可以先阅读一些关于 Transformer 的解释性文章或博客，然后再深入研究原始论文。

大型语言模型 (LLM) 的核心

一旦您了解了基础知识，就可以开始深入研究 LLM 的具体内容。

LLM 概览

为了获得 LLM 领域的广泛概述，以下资源非常有用：

• Llama 2 论文：Meta 的 Llama 2 模型发布伴随着一份高质量的论文，详细介绍了如何构建和训练现代、可商用的 LLM。
• GPT-3 论文 (Language Models are Few-Shot Learners)：虽然 GPT-3 已被更新的模型超越，但该论文对于理解“涌现能力”（emergent abilities）和上下文学习（in-context learning）的概念至关重要。

模型架构与微调

理解模型如何被定制和微调是应用 LLM 的关键。

• Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)：研究 LoRA（Low-Rank Adaptation）等技术。这些方法正在成为微调大型模型的标准实践。
• 指令微调 (Instruction Tuning)：关注模型如何通过指令数据进行训练，以更好地遵循人类指令。

面向未来的 LLM 趋势 (2026)

到 2026 年，以下领域预计将变得更加重要。提前了解它们将使您处于领先地位。

Agentic Systems（智能体系统）

LLM 不再仅仅是文本生成器；它们是自主智能体（Agents）的核心组件。

• ReAct 论文：研究如何在推理（Reasoning）和行动（Action）之间结合 LLM。
• 工具使用 (Tool Use)：研究 LLM 如何学会使用外部工具（如代码解释器、API）来增强其能力。

多模态能力

文本和图像/视频的结合是下一个前沿领域。

• GPT-4V 或 Gemini 架构：研究这些模型的发布论文，以了解视觉与语言模型是如何集成的。

学习策略

要有效地学习 LLM，请遵循以下策略：

1. 从小处着手：不要一开始就尝试训练一个拥有数万亿参数的模型。从使用 Hugging Face 上的小型预训练模型开始。
2. 实践优先：理论知识很重要，但实际操作（如使用 Transformers 库进行推理和微调）至关重要。
3. 紧跟研究前沿：关注 arXiv 上的最新论文（特别是 CS.CL 和 CS.LG 类别）以及主要的 AI 会议（如 NeurIPS、ICML）。

祝您在 2026 年的 LLM 学习之旅中取得圆满成功！

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