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本書系統地介紹了大語言模型的理論基礎、技術架構、應用實踐和發展趨勢，旨在為讀者深入瞭解大語言模型相關知識提供參考。本書共10章，從邏輯上分為四部分：第一部分(第1～4章)由語言模型的基本概念入手，介紹了大模型的基礎構件、技術發展的脈絡及範式，以及模型對齊的方法；第二部分(第5和6章)詳細介紹了大模型的評測與分布式訓練的基本原理；第三部分(第7～9章)著重介紹了大模型在垂直場景的應用、知識融合與工具使用的方法及大模型優化的高級話題；第四部分(第10章)展望了大模型未來的發展方向和挑戰。
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