前言
就目前来看，大量工作正逐渐被大型语言模型（LLM）所替代，就比如文本自动生成、智能客服、数据分析和预测等多个领域。这暗示着LLM正逐步成为支撑社会运作的关键基础设施。未来，比Devin更为智能的LLM将会问世。我们当前的任务是深入理解其原理，熟练掌握其应用，以达到运用自如的境界。
今天给大家介绍这本 《大语言模型：基础与前沿》 ，相比市场上同类型书籍，这本书在内容上更具有稀缺性，因为它不仅讲解了当前 LLM 技术的原理与应用，还展望了未来的发展方向，更对其争议也进行了思辨，帮助读者找到技术与现实应用的最佳结合点。
本书最大的特点就是全面性，通过对 LLM 的基础知识、前沿进展和社会影响的解读，为读者提供了系统的认识。同时，本书对 LLM 技术前瞻性的预测，也促使读者思考未来要做出的选择。
对于 LLM 相关的数学原理，书中使用简洁易懂的语言进行描述，作者还精心绘制了大量图表，对一些晦涩的理论和复杂的流程进行形象化的展现。
读完这本书，读者将能够系统地了解 LLM 的理论基础、技术原理以及未来趋势。对于从事自然语言处理、人工智能研究和应用的专业人士来说，定能拨开迷雾，把握住 AI 发展的脉络。
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第1章大语言模型：辩论、争论与未来发展方向
概述了 LLM 的辩论、争议和未来发展方向
第2章语言模型和分词
讨论了语言模型和分词的基础知识。
第3章深入阐释了 Transformer 架构。
第4章预训练目标和解码策略
深入分析了 LLM 的预训练，涉及预训练目标和解码策略。
第5章上下文学习和轻量级微调
探讨了这些模型的上下文学习和轻量级微调。
第6章训练更大的模型
讨论了扩大尺度法则、涌现能力、并行、混合训练和低精度训练，以实现训练更大的模型。
第7章介绍稀疏专家模型的概念，实现该模型的路由算法与其他改进措施。
第8章检索增强型语言模型
介绍检索增强型语言模型，包括预训练检索增强型语言模型、通过高效和精简检索进行问答和多跳推理、检索增强型 Transformer 等知识点。
第9章对齐语言模型与人类偏好
探讨对齐语言模型与人类偏好，说明了基于人类反馈、基于语言反馈、基于监督学习进行微调的方法。
第10章减少偏见和有害性
探讨了 LLM 如何帮助减少偏见和有害性，提出了检测与减少偏见及有害性的多种办法。
第11章视觉语言模型
将重点转移到视觉语言模型上，探讨如何将视觉信息整合到语言模型中。
第12章环境影响
阐释了 LLM 对环境的影响，并讨论了能源消耗、温室气体排放等问题。
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