ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程
這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調(diào)和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經(jīng)驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現(xiàn)的角度講解了大語言模型的訓練策略、數(shù)據(jù)處理方法，以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來進一步提升模型的表現(xiàn)；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫(yī)療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發(fā)展趨勢進行預測，探討數(shù)據(jù)資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。
·10.6萬字
