大语言模型：原理与工程实践

《大语言模型：原理与工程实践》用10 章对大语言模型进行全面且深入的介绍。首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论，帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后，详细介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。外，介绍提示工程和工程实践等方面的内容，帮助读者了解大语言模型的应用和实际操作过程。最后，介绍如何从零开始微调大语言模型，辅以代码示例，帮助读者更好地应用这些技术。

通过阅读本书，读者可以获得全面且深入的大语言模型的知识框架。无论您是研究人员、工程师，还是产品经理，都能从中获得有价值的知识。

杨青

度小满金融技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理，硕士毕业于清华大学计算机系，曾就职于百度、阿里巴巴，从事自然语言处理、搜索、推荐、大数据架构等相关方向的研发工作。

2018年年初加入度小满金融，组建数据智能部，从0到1构建度小满金融的智能引擎核心算法，深耕计算机视觉、自然语言处理、图模型、机器学习、因果推断等技术领域，多篇文章被EMNLP、ACL、CIKM等国际会议收录，“智能化征信解读中台”工程荣获吴文俊人工智能科技进步奖。相关技术广泛应用于度小满营销、经营、风控、反欺诈全流程业务场景，为上千万客户提供稳定、安全的金融服务。

目前，专注于AIGC相关研究及产品落地工作，基于度小满模型即服务（MaaS）的模式积极探索文生图、数字人与生成式大语言模型的应用转化。于2023年年初带领团队发布千亿参数规模的中文大语言模型“轩辕”。2023年9月，...

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