本书介绍
《大规模语言模型：从理论到实践》一书通过预训练、微调、奖励建模和强化学习四个阶段，深入讲解了关键算法、数据处理、挑战及实践经验。书中不仅深入技术细节，也广泛覆盖实际应用，从需要大量数据和计算资源的预训练，到精细的微调，再到通过强化学习优化模型。此外，探讨了如何整合大模型与外部知识，以及如何评估模型在复杂任务中的表现。适合不同层次的读者，本书旨在提供全面的理论基础和实践指导，同时避免未经广泛认可的观点，确保内容的权威性和实用性。
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