中国人民大学《大语言模型》书籍中文版

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
7 j0 d3 e7 N+ M0 F你好！我是数学中国范老师，AI大模型时代数学建模赛题的难度也是与日俱增的，不懂大模型即使去参赛也是很吃亏的，这是一本来自中国人民大学大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》团队的中文版书籍，本书整理呈现了大模型技术框架和路线图，是一本非常好的大模型入门书籍。主要分为四大部分：1.背景与基础知识、2.预训练、3.微调与对齐、4.大模型使用，全文将算法、使用场景、使用方法与细节等都有介绍，还不懂大模型或者想进一步去提升的同学可以看一下。

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2024-6-1 16:18 上传

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以下是书籍大纲，如果有你感兴趣的内容，可以直接下载和阅读啦！
9 A' B( ?$ {7 V- u) e第一部分 背景与基础知识 第一章 引言 -   1.1 语言模型的发展历程 -   1.2 大语言模型的能力特点 -   1.3 大语言模型关键技术概览 -   1.4 大语言模型对科技发展的影响 -   1.5 本书的内容组织 第二章 基础介绍 -   2.1 大语言模型的构建过程 -   2.2 扩展法则 -   2.3 涌现能力 -   2.4 GPT 系列模型的技术演变 第三章 大语言模型资源 -   3.1 公开可用的模型检查点或 API -   3.2 常用的预训练数据集 -   3.3 常用微调数据集 -   3.4 代码库资源
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% A5 S% l9 q& M( p2 J第二部分 预训练 第四章 数据准备 -   4.1 数据来源 -   4.2 数据预处理 -   4.3 词元化 (分词) -   4.4 数据调度 第五章 模型架构 -   5.1 Transformer 模型 -   5.2 详细配置 -   5.3 主流架构 -   5.4 长上下文模型 -   5.5 新型模型架构 第六章 模型预训练 -   6.1 预训练任务 -   6.2 优化参数设置 -   6.3 可扩展的训练技术 -   6.4 模型参数量计算与效率分析 -   6.5 预训练代码实践
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第三部分 微调与对齐 第七章 指令微调 -   7.1 指令数据的构建 -   7.2 指令微调的训练策略 -   7.3 参数高效的模型微调 -   7.4 代码实践与分析 第八章 人类对齐 -   8.1 人类对齐的背景与标准 -   8.2 基于人类反馈的强化学习 -   8.3 非强化学习的对齐方法 -   8.4 关于 SFT 和 RLHF 的进一步讨论
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. o" @7 g7 S. N% m第四部分 大模型使用 第九章 解码与部署 -   9.1 解码策略 -   9.2 解码加速算法 -   9.3 低资源部署策略 -   9.4 其他模型压缩方法 第十章 提示学习 -   10.1 基础提示 -   10.2 上下文学习 -   10.3 思维链提示 第十一章 规划与智能体 -   11.1 基于大语言模型的规划 -   11.2 基于大语言模型的智能体 第五部分 评测与应用 第十二章 评测 -   12.1 评测指标与评测方法 -   12.2 基础能力评测 -   12.3 高级能力评测 -   12.4 公开综合评测体系 第十三章 应用 -   13.1 大语言模型在研究领域的应用 -   13.2 大语言模型在专业领域的应用

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http://www.madio.net/forum.php?mod=viewthread&tid=503375&fromuid=1702232
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changchaoshan

不粗哦不粗，下来看看
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