大语言模型原理与工程实践：大语言模型的缩放定律

大语言模型原理与工程实践：大语言模型的缩放定律

关键词

大语言模型、自然语言处理、神经网络、预训练、模型缩放、工程实践

摘要

本文旨在全面解析大语言模型的原理与工程实践，特别关注大语言模型的缩放定律。文章首先介绍了大语言模型的基础概念和核心特点，包括其定义、发展背景、应用场景以及核心架构。随后，深入探讨了大语言模型的核心算法，如神经网络基础、自然语言处理技术、预训练模型原理以及大模型训练技术。接着，文章重点分析了大语言模型的缩放定律，包括其原理、计算模型和应用场景。在此基础上，文章详细描述了大语言模型的工程化构建、应用案例、安全与隐私以及未来趋势。通过实际项目实战，文章展示了大语言模型的开发环境搭建、源代码实现和代码解读，为读者提供了完整的工程实践指导。最后，文章总结了核心概念与联系，并提出了大语言模型的发展方向。

目录大纲

1. 第一部分：大语言模型基础
   • 第1章：大语言模型概述
     • 1.1 大语言模型的定义与背景
     • 1.2 大语言模型的核心特点
     • 1.3 大语言模型的架构与原理
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