重磅!首本大模型中文新书发布,复旦最新《大规模语言模型·从理论到实践》,理论+代码

大模型语言模型:从理论到实践 大规模语言模型(Large Language Models,LLM),也称大语言模型或大型语言模型,是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018年以来,Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT,GPT等在内多种模型,并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。 阅读详情

复旦大学自然语言处理实验室张奇教授、桂韬研究员、郑锐博士生以及黄萱菁教授结合之前在自然语言处理领域研究经验,以及分布式系统和并行计算的教学经验,通过在大语言模型实践和理论研究的过程中,历时 8 个月完成本书《大规模语言模型·从理论到实践》不可错过!

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《大规模语言模型·从理论到实践》旨在为对大语言模型感兴趣的读者提供一个入门指南,并可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的大语言模型部分补充教材。鉴于大语言模型的研究仍在快速发展阶段,许多方面尚未达成完整结论或普遍共识。在撰写本书时,我们力求全面展现大模型研究的各个方面,并避免给出没有广泛共识的观点和结论。大语言模型涉及深度学习、自然语言处理、分布式计算、分布式计算等众多领域。因此,建议读者在阅读本书之前,首先系统地学习深度学习和自然语言处理的相关课程。在分布式计算和异构计算方面,读者需要具备基本的概念。如果希望在大语言模型训练和推理方面进行深入研究,还需要系统学习分布式系统、并行计算、CUDA 编程等相关知识。

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本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习,详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。

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包括

  • Transformer、GPT基础、LLaMA基础;
  • 训练数据介绍与分析;
  • 分布式训练代码详解;
  • SFT部分(prompt、LoRA、deepspeech等);
  • 强化学习(RLHF等);
  • 大语言模型应用;
  • 大语言模型评估。

下面是目录,看下就知道了

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复旦NLP团队新作:大规模语言模型从理论到实践PDF版 2022 年 11 月,Chat GPT 的问世展示了大语言模型的强大潜能,并迅速引起了广泛关注。Chat GPT 能够有效理解用户需求,并根据上下文提供恰当的回答。它不仅可以进行日常对话,还能够完成复杂任务,如撰写文章、回答问题等。令人惊讶的是,所有这些任务都由一个模型完成。在许多任务上,ChatGPT 的性能甚至超过了针对单一任务进行训练的有监督算法。这对于人工智能领域具有重大意义,并对自然语言处理研究产生了深远影响。 阅读详情

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