这本书简直就是学习大模型的福音！
内容介绍：
介绍和解释大型语言模型的基本原理、工作机制和应用。作者从简单易懂的角度出发，深入浅出地介绍了语言模型的发展历程、背后的数学原理以及最新的研究成果
本书首先对大型语言模型的基本概念进行了解释，包括神经网络结构、训练方法和评估指标等方面。接着，作者详细介绍了几种经典的大型语言模型，如GPT系列、BERT、XLNet等，对它们的结构和特点进行了对比分析，帮助读者全面了解不同模型的优劣势
本书还提供了丰富的实例和应用案例，帮助读者将理论知识应用到实际项目中。通过实际操作和练习，读者可以更深入地理解大型语言模型的工作原理，并学会如何构建、训练和调优自己的语言模型
本书适用于具有深度学习基础的同学使用，对大语言模型感兴趣的朋友提供一个入门指南
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全书章节组织：
一、背景与基础知识
第一章 引言（大模型发展历程、重要技术概览）
第二章 基础介绍（Scaling Law、GPT系列模型发展历程）
第三章 大模型资源（开源模型、数据、代码库）
二、预训练
第四章 数据准备（数据收集、清洗、配比、课程方法）
第五章 模型架构（Transformer 结构、大模型主流架构、细节改进）
第六章 模型预训练（预训练任务、优化参数设置、并行训练方法）
三、微调与对齐
第七章 指令微调（指令数据收集与合成方法、指令微调策略与作用）
第八章 人类对齐（3H标准、RLHF算法、非RL算法）
四、大模型使用
第九章 解码与部署（解码生成算法、解码加速算法、模型压缩算法）
第十章 提示学习（基础提示方法、上下文学习、思维链）
第十一章 规划与智能体（复杂规划方法、智能体搭建方法）
五、评测与应用
第十二章 评测（评测指标与方法、基础与高级能力评测、评测体系）
第十三章 应用（概览研究领域与专业领域的应用）
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