大语言模型：基础与前沿

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。 本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

这是一本全面介绍大语言模型的基本概念、算法、研究前沿以及应用的著作。本书首先介绍了人工智能领域的进展和趋势，然后深入探讨了语言模型的基本概念和架构，包括Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容。 在探讨Transformer时，本书详细解释了Transformer编码器模块、编码器-解码器架构、位置嵌入、更长的上下文、外部记忆、更快的Transformer、推理优化等内容。此外，本书还详细介绍了预训练目标和解码策略，包括模型架构、预训练目标、具有代表性的语言模型、解码策略等。 在探讨上下文学习时，本书阐述了上下文学习的方法与应用，包括示范样本选择、样本排序、指令生成、思维链、递归提示、为什么ICL有效、评估等内容。此外，本书还介绍了轻量级微调，包括基于添加的方法、基于规范的方法、基于重新参数化的方法、混合方法等。 在探讨稀疏专家模型时，本书详细解释了稀疏专家模型的概念和特点，包括为什么采用稀疏专家模型、路由算法、其他改进措施等。此外，本书还介绍了检索增强型