
内容简介
本书共12章,围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开:第一部分介绍大语言模型的基础理论;第二部分介绍大语言模型的预训练,包括大语言模型预训练数据和分布式训练;第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令,包括有监督微调和强化学习;第四部分介绍大语言模型增强技术,包括多模态语言模型、大模型智能体和检索增强生成;第五部分介绍大模型应用,包括大模型效率优化、模型评估和应用开发。
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