大語言模型：原理、應用與優(yōu)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(fā)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(shù)據(jù)處理和分布式訓練的核心原理，展示了這一系統(tǒng)性工程的復雜性與實現(xiàn)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(shù)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(chuàng)造性任務中的卓越性能和創(chuàng)新潛力。此外，書中進一步介紹了大模型優(yōu)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(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
