内容简介
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。
首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。
目录
内容提要
资源与支持
第1章 大语言模型：辩论、争议与未来发展方向
第2章 语言模型和分词
第3章 Transformer
第4章 预训练目标和解码策略
第5章 上下文学习和轻量级微调
第6章 训练更大的模型
第7章 稀疏专家模型
第8章 检索增强型语言模型
第9章 对齐语言模型与人类偏好
第10章 减少偏见和有害性
第11章 视觉语言模型
第12章 环境影响
参考文献
资源与支持
第1章 大语言模型：辩论、争议与未来发展方向
第2章 语言模型和分词
第3章 Transformer
第4章 预训练目标和解码策略
第5章 上下文学习和轻量级微调
第6章 训练更大的模型
第7章 稀疏专家模型
第8章 检索增强型语言模型
第9章 对齐语言模型与人类偏好
第10章 减少偏见和有害性
第11章 视觉语言模型
第12章 环境影响
参考文献
重要申明：
本书由书友@乞活军发布分享，仅供学习交流使用，版权归原作者所有。如有侵权，请联系我们删除。
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