大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。

自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。

2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年11月ChatGPT发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识掌握和对语言的理解。

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《大规模语言模型：从理论到实践》

本书以大语言模型的基础理论开篇，详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。

每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论，探讨了大语言模型预训练数据的构建方法，以及大语言模型如何理解并服从人类指令，介绍了大语言模型的应用和评估方法，为读者提供了更全面的视野。

• 第一章 绪论
• 第二章 大语言模型基础
• 第三章 大语言模型预训练数据
• 第四章 分布式模型训练
• 第五章 有监督微调
• 第六章 强化学习
• 第七章 大语言模型应用
• 第八章 大语言模型评估

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