《大规模语言模型：从理论到实践》电子书下载

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《大规模语言模型：从理论到实践》电子书下载：

这本教程详细介绍了大规模语言模型的构建、训练和应用，特别是从理论到实践的各个方面。

研究背景
1.​背景介绍: 这篇文章的研究背景是大规模语言模型（LLM）在自然语言处理领域的快速发展。自2018年BERT和GPT-1模型发布以来，预训练语言模型已成为主流。2022年ChatGPT的问世展示了大语言模型的强大潜力，能够有效理解用户需求，并根据上下文提供恰当的回答。
​2.研究内容: 该问题的研究内容包括大规模语言模型的基础理论、分布式训练、有监督微调、强化学习、应用和评估方法。文章详细介绍了这些方面的技术和实践。
​3.文献综述: 该问题的相关工作包括BERT、GPT、BERT-Base、BERT-Large、GPT-2、GPT-3等模型的研究。文章回顾了这些模型在自然语言处理中的应用和发展。

核心内容
1.​大规模语言模型基础:
​Transformer模型: 介绍了Transformer模型的结构，包括嵌入表示层、注意力层、前馈层、残差连接与层归一化、编码器和解码器结构。
​生成式预训练语言模型GPT: 介绍了GPT的无监督预训练、有监督下游任务微调以及基于HuggingFace的预训练语言模型实践。
​大语言模型结构: 介绍了LLaMA模型的结构，包括RMSNorm归一化函数、SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入（RoPE）。
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2.语言模型训练数据:
​数据来源: 介绍了通用数据（如网页、书籍、对话文本）和专业数据（如多语言数据、科学文本、代码）。
​数据处理: 介绍了低质过滤、冗余去除、隐私消除、词元切分等数据处理方法。
​数据影响分析: 从数据规模、数据质量、数据多样性三个方面分析了数据对大语言模型性能的影响。
​开源数据集合: 介绍了Pile、ROOTS、RefinedWeb、SlimPajama等开源数据集合。

​3.分布式训练:
​分布式训练概述: 介绍了分布式训练的基本概念，包括数据并行、模型并行、混合并行等策略。
​分布式训练并行策略: 详细描述了数据并行、模型并行、混合并行的实现方法。
​分布式训练的集群架构: 介绍了高性能计算集群的硬件组成、参数服务器架构和去中心化架构。
​DeepSpeed实践: 介绍了DeepSpeed框架的使用，包括基础概念、LLaMA分布式训练实践。
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4.有监督微调:
​提示学习和语境学习: 介绍了提示学习和语境学习的能力。
​高效模型微调: 介绍了LoRA、AdaLoRA、QLoRA等高效微调方法。
​模型上下文窗口扩展: 介绍了具有外推能力的位置编码和插值法。
​指令数据构建: 介绍了手动构建指令和自动生成指令的方法。
​Deepspeed-Chat SFT实践: 介绍了Deepspeed-Chat框架的使用，包括代码结构、数据预处理、自定义模型、模型训练和推理。
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5.强化学习:
​基于人类反馈的强化学习: 介绍了强化学习的基本概念、强化学习与有监督学习的区别、基于人类反馈的强化学习流程。
​奖励模型: 介绍了奖励模型的数据收集和模型训练方法。
​近端策略优化: 介绍了策略梯度、广义优势估计、近端策略优化算法及其变种。
​MOSS-RLHF实践: 介绍了MOSS-RLHF框架的使用，包括奖励模型训练和PPO微调。
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6.大语言模型应用:
​推理规划: 介绍了思维链提示和由少至多提示等方法，提升大语言模型的推理与规划能力。
​综合应用框架: 介绍了LangChain框架的应用。
​智能代理: 介绍了智能代理的组成和应用实例。
​多模态大模型: 介绍了多模态大模型的架构、数据收集与训练策略、多模态能力示例。
​大语言模型推理优化: 介绍了FastServe框架和vLLM推理框架的优化方法。

这篇文章系统地介绍了大规模语言模型的构建、训练和应用，涵盖了从基础理论到实践的各个方面。通过详细的理论分析和实践指导，文章为研究人员和开发者提供了全面的参考。文章强调了分布式训练、有监督微调和强化学习在大语言模型中的重要性，并展示了如何通过优化和应用提升模型的性能。文章的贡献在于提供了从理论到实践的全面指南，帮助读者快速入门并应用大语言模型。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大规模语言模型：从理论到实践》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！