大规模语言模型

在人工智能的浪潮中，大规模语言模型（LLMs）正以前所未有的速度重塑自然语言处理领域。从BERT的突破到GPT-3的惊艳，再到ChatGPT的全民热议，这些模型不仅推动了技术边界，更深刻影响了人类与机器的交互方式。本书将带您深入探索这一革命性技术的核心——从基础概念、构建流程到前沿优化策略，全面解析大规模语言模型的原理、实践与未来。 我们将覆盖Transformer架构的奥秘、预训练与微调的技巧、分布式训练的挑战与解决方案，以及DeepSpeed、LoRA等关键技术如何加速模型发展。此外，本书还将探讨强化学习与人类反馈在LLMs中的应用，揭示如何让模型更智能、更符合人类需求。无论您是AI新手还是资深研究者，都能从中获得宝贵的见解和实践指导。 跟随我们的脚步，开启大规模语言模型探索之旅，见证技术如何赋予机器更深层次的语言理解与生成能力！

张奇，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，主要研究方向为自然语言处理和信息检索。他兼任中国中文信息学会理事及多个学术委员会常委，多次担任ACL、EMNLP等重要会议的程序委员会主席。张奇承担多项国家级项目，发表论文150余篇，获美国授权专利4项及WSDM 2014最佳论文提名奖等荣誉，并入选上海市“晨光计划”人才计划。其研究风格注重理论与实践结合，推动领域技术发展。

《大规模语言模型》是一本深入浅出的专业书籍，适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的读者。书中详细介绍了大语言模型的发展历程、技术细节、构建流程以及实际应用，内容涵盖了从BERT到ChatGPT的突破性进展，以及预训练、微调、强化学习等关键技术。本书不仅系统梳理了大语言模型的理论基础，还提供了丰富的实践案例和代码实现，如Transformer模型的结构、HuggingFace库的使用、LLaMA模型的优化等，帮助读者全面掌握大规模语言模型的开发与应用。此外，书中还探讨了分布式训练、张量分片、DeepSpeed框架等前沿技术，为读者提供了解决实际问题的实用工具和方法。无论是初学者还是专业人士，都能从中获得宝贵的知识和启发，是一本极具价值和实用性的专业指南。

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