本书系统地介绍了大语言模型的构建、预训练、微调、应用和评估，共分为五个部分：基础知识与背景、预训练技术、微调和对齐技术、大模型应用以及评估与应用实践。书中不仅深入探讨了大语言模型的技术演进和资源信息，还详细阐述了预训练数据准备、模型架构、优化策略、人类对齐技术、解码部署策略、提示学习技术以及复杂任务规划技术。最后，书中还对大语言模型的性能评估和实际应用进行了全面分析，并总结了当前的技术挑战和未来研究趋势。
本书主要面向希望系统学习大语言模型技术的读者，将重点突出核心概念与算法，并且配以示例与代码（伪代码）帮助读者理解特定算法的实现逻辑。
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主要内容：
1. 基础知识与背景板块：
1）.首先深入探讨大语言模型的构建流程，紧接着阐述相关背景知识和关键概念，如涌现能力、扩展定律及其相互联系与差异，并回顾GPT系列模型的演进历程和各阶段的技术突破，以便读者深入理解大语言模型的技术演进。
2）.则聚焦于大语言模型的资源信息，包括可获取的模型检查点、API、数据集和代码库，为读者提供资源整理和汇总。
2. 预训练技术板块：
1.着重于预训练数据的准备，包括数据收集、清洗、词元化等步骤，以及数据课程设计方法。
2.聚焦于大语言模型架构，涵盖Transformer模型、组件配置、长文本建模和新型架构。第六章则深入预训练任务、参数优化、可扩展训练技术以及参数量和效率分析，并通过实战代码进行阐释。
3. 微调和对齐技术板块：
1.主要讨论指令微调的数据构建和优化策略，介绍轻量化微调技术以降低训练成本，并以实例展示指令微调流程。
2.专注于大模型的人类对齐技术，以RLHF为核心，探讨非强化学习的对齐方法，并分析SFT与RLHF的关系。
4. 大模型应用板块：
1.探讨大模型的解码和部署策略，包括解码策略、加速算法、低资源部署和其他压缩技术。
2.介绍面向大语言模型的提示学习技术，包括提示学习设计、上下文学习和思维链方法。
3.则聚焦于复杂任务规划技术，探讨任务分解、回溯、反思等关键技术，并讨论构建基于大语言模型的智能体和多智能体系统。
5. 评估与应用实践板块：
1.关注大语言模型性能评估方法，介绍不同能力维度的评估集合、指标和方法，并指出现存问题。
2.则从研究和应用两个维度探讨大语言模型的应用情况，以代表性工作为线索，指导读者如何实现大语言模型的领域和任务特化。
最后，对全书内容进行总结，梳理各部分的技术挑战和研究趋势。
以下为报告节选：
本报告共计：391页。
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