中国人大在迭代13个版本后出版的大模型书籍，简直不要太详细！

中国人大在收录900余篇参考文献，迭代13个版本后，终于出版了这本大模型中文版！
与英文综述文章定位不同，这本书更注重为初学者提供关于大模型技术的全面了解，是专门为深度学习基础的高年级本科生以及低年级研究生使用，可以作为一本入门级的技术书籍。
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通过本书可以了解到大模型的最新进展和技术体系，书籍的内容共分为了五个部分，第一部分基础，介绍了一些目前主流的大模型发展历程和技术，例如Scaling Law、GPT系列。
第二部分预训练，讲解了数据收集、清洗、配比、大模型主流架构、预训练任务、优化参数设置等，带你从头搭建大模型。
第三部分微调与对齐，概括了指令数据与合成方法、指令微调策略与作用、RLHF算法等。
第四部分大模型使用，讲解了各种算法和方法，例如解码生成算法、解码加速算法、模型压缩算法基础提示方法、上下文学习、思维链复杂规划方法、智能体搭建方法。
第五部分测评与应用，说明了各种评估大模型性能的指标和方法。

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