這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術(shù)、構(gòu)建方法與前沿應(yīng)用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎(chǔ)構(gòu)件入手，詳細(xì)梳理了大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，深入探討了大模型預(yù)訓(xùn)練與對齊的方法；然后闡明了大模型訓(xùn)練中的算法設(shè)計、數(shù)據(jù)處理和分布式訓(xùn)練的核心原理，展示了這一系統(tǒng)性工程的復(fù)雜性與實現(xiàn)路徑。除了基座模型的訓(xùn)練方案，本書還涵蓋了大模型在各領(lǐng)域的落地應(yīng)用方法，包括低參數(shù)量微調(diào)、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(chǎn)力和創(chuàng)造性任務(wù)中的卓越性能和創(chuàng)新潛力。此外，書中進(jìn)一步介紹了大模型優(yōu)化的高級話題和前沿技術(shù)，如模型小型化、推理能力和多模態(tài)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(fā)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(lǐng)域的研究員、工程師，還是對前沿技術(shù)充滿好奇的讀者，本書都將是您了解和掌握大模型技術(shù)的必備指南。