在当今的人工智能领域，GPT系列模型作为大型语言模型的代表，其核心技术的解析和应用仍然是一个巨大的挑战。学术界由于资源的限制，很难获得足够的第一手经验来进行深入研究。大型模型的训练涉及众多细节，这些细节往往在现有的科研文献中难以找到，使得从零开始探索相关技术变得极为困难。此外，随着时间的推移，工业界在大模型技术方面的领先地位可能会更加突出。
书籍目录如下：
第一部分 基础知识
• 第一章 绪论
• 第二章 大语言模型基础
• 第三章 资源与工具
第二部分 预训练
• 第四章 数据准备
• 第五章 模型架构
• 第六章 模型预训练
第三部分 微调与对齐
• 第七章 指令微调
• 第八章 人类对齐
第四部分 大模型使用
• 第九章 解码与部署
• 第十章 提示学习
• 第十一章 规划与智能体
第五部分 评测与应用
• 第十二章 评测
• 第十三章 应用
•第十四章 总结
书籍特点
全面性：涵盖了大语言模型的多个方面，从基础理论到实际应用。
技术深度：深入分析了大语言模型的关键技术和实现细节。
实用性：提供了丰富的资源和代码库信息，方便读者实践。
前瞻性：讨论了大语言模型的未来发展趋势和潜在影响。
适合读者
人工智能和机器学习领域的研究人员。
对大语言模型技术感兴趣的学生和专业人士。
希望了解大语言模型应用和发展趋势的行业从业者。
总结
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