大語言模型:原理、應用與優化
這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術、構建方法與前沿應用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎構件入手,詳細梳理了大模型技術的發展脈絡,深入探討了大模型預訓練與對齊的方法;然后闡明了大模型訓練中的算法設計、數據處理和分布式訓練的核心原理,展示了這一系統性工程的復雜性與實現路徑。除了基座模型的訓練方案,本書還涵蓋了大模型在各領域的落地應用方法,包括低參數量微調、知識融合、工具使用和自主智能體等,展示了大模型在提高生產力和創造性任務中的卓越性能和創新潛力。此外,書中進一步介紹了大模型優化的高級話題和前沿技術,如模型小型化、推理能力和多模態大模型等。最后,本書討論了大模型的局限性與安全性問題,展望了未來的發展方向,為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無論是人工智能領域的研究員、工程師,還是對前沿技術充滿好奇的讀者,本書都將是您了解和掌握大模型技術的必備指南。
·12.1萬字