时至今日，大语言模型迎来了它的第二个秋天，我与两位微软同事雪冰和博洋合著的书籍《大语言模型原理、训练及应用》，也在这个收获的季节正式发布。
本书全面介绍了大语言模型的训练、应用和优化，分为七个章节，内容涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面。
第一章详细讲解了大语言模型的基本概念和核心应用场景，帮助读者建立扎实的理论基础。
第二章深入探讨了大语言模型的训练方法，包括Transformer架构、模型参数量评估和分布式训练等关键技术。
第三章和第四章则聚焦于GPU池化和GPT的优化与编排，提供了实用的技术指导。
第五章和第六章通过丰富的案例展示了GPT和Copilot在实际应用中的广泛应用，帮助读者掌握实战技能。
第七章探讨了小语言模型的优化及在边缘端的部署，为读者提供了前沿的技术视角。无论是初学者还是有经验的从业者，本书都将是一本不可或缺的参考指南。
书中实验源码对应链接：
https://github.com/xinyuwei-david/david-share/tree/master/Code-of-Book
书籍采购地址：
https://item.jd.com/14776306.html
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