今年读过最绝的大模型神书死磕这本大模型神书！看完直接脱胎换骨！！

书名📖：《大语言模型：基础与前沿》

该书深入阐述了大语言模型（Large Language Model, LLM）的基本概念和算法、研究前沿以及应用，内容全面且系统性强，适合👨🏻‍🎓高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考
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主要内容

该书从多个方面对大语言模型进行了深入探讨，主要包括但不限于以下几个方面：

大语言模型的基本概念与架构：介绍了人工智能领域的进展和趋势，详细探讨了语言模型的基本概念和架构，特别是Transformer模型的原理和应用
预训练目标和解码策略：详细讲解了语言模型的预训练目标，如Language
Modeling，并介绍了多种解码策略，这些策略对于提升语言模型的性能至关重要
上下文学习和轻量级微调：探讨了如何利用上下文学习和轻量级微调技术来优化语言模型，使其更好地适应不同的应用场景
训练更大的模型：介绍了如何训练更大规模的语言模型，包括扩大尺度法则、涌现能力、人工智能加速器以及并行训练技术等
稀疏专家模型：深入分析了稀疏专家模型的优势和应用，包括其路由算法、改进措施以及在不同领域的应用
检索增强型语言模型：探讨了如何通过检索增强技术来提升语言模型的性能，包括预训练检索增强型语言模型、词元级检索等
对齐语言模型与人类偏好：介绍了如何通过基于人类反馈的微调、强化学习等方法来使语言模型的输出更符合人类的偏好和期望
减少偏见和有害性：分析了语言模型中存在的偏见和有害性问题，并提出了多种检测和减少这些问题的方法。
视觉语言模型：探讨了语言模型在视觉领域的应用，包括多模态落地、视觉语言建模等

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适宜人群

本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

书评：

这本书是这个领域截至目前比较全的文献综述，给出了从大语言模型的基本原理，到训练大语言模型的分词，大语言模型的调优，到大语言模型的微调，大语言模型的上下文ICL提示词工程，大语言模型重点应用的增强检索，大语言模型的对齐，减毒，并行计算硬件架构，甚至能源和碳轨迹领域的前沿关键研究论文，基本算法的优劣，价值和演进方向都给出了简评，将近30页的参考文献，可见作者是下了功夫的。