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Preface
前　言
為什么要寫(xiě)本書(shū)
2022年11月30日，ChatGPT模型問(wèn)世并立刻在全球范圍內(nèi)引起了軒然大波。無(wú)論AI從業(yè)者還是非從業(yè)者，都在熱議ChatGPT極具沖擊力的交互體驗(yàn)和驚人的生成內(nèi)容。這使得人們對(duì)人工智能的潛力和價(jià)值有了更深入的認(rèn)識(shí)。對(duì)于AI從業(yè)者來(lái)說(shuō)，ChatGPT模型成為一種思路的擴(kuò)充，大型語(yǔ)言模型不再是刷榜的玩具，所有人都認(rèn)識(shí)到高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性，并堅(jiān)信有多少人工，就會(huì)有多少智能。ChatGPT模型效果過(guò)于優(yōu)秀，在許多任務(wù)上，即使是零樣本或少量樣本數(shù)據(jù)也可以達(dá)到SOTA（Stafe Of The Art，優(yōu)選水準(zhǔn)）效果，因而很多人轉(zhuǎn)向大型語(yǔ)言模型的研究。
不僅Google提出了對(duì)標(biāo)ChatGPT的Bard模型，國(guó)內(nèi)也涌現(xiàn)出了許多中文大型語(yǔ)言模型，如百度的文心一言、阿里巴巴的通義千問(wèn)、昆侖萬(wàn)維的天工3.5、商湯的日日新、知乎的知海圖AI、清華智譜的ChatGLM、復(fù)旦的MOSS等等。斯坦福大學(xué)的Alpaca模型問(wèn)世之后，證明了70億參數(shù)量的模型雖然達(dá)不到ChatGPT的效果，但已經(jīng)極大地降低了大型語(yǔ)言模型的算力成本，使得普通用戶(hù)和一般企業(yè)也可以使用大型語(yǔ)言模型。之前一直強(qiáng)調(diào)的數(shù)據(jù)獲取問(wèn)題，可以通過(guò)GPT-3.5或GPT-4接口來(lái)解決，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量相當(dāng)高。如果只需要基本的效果模型，數(shù)據(jù)是否再次精標(biāo)已經(jīng)不是那么重要了（當(dāng)然，要獲得更好的效果，則需要更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)）。
在此期間，涌現(xiàn)出了大量相關(guān)的博客、論文和開(kāi)源項(xiàng)目。筆者的感覺(jué)是每天都要學(xué)習(xí)太多東西，但所學(xué)的內(nèi)容都太零散了。經(jīng)過(guò)一番思考和準(zhǔn)備之后，筆者決定系統(tǒng)地梳理目前ChatGPT所涉及的相關(guān)技術(shù)，以幫助讀者進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)。本書(shū)主要強(qiáng)調(diào)知識(shí)的系統(tǒng)性和完整性，這是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所無(wú)法替代的。技術(shù)書(shū)可以彌補(bǔ)新媒體碎片化教育的短板，閱讀圖書(shū)更便于查漏補(bǔ)缺。正規(guī)的技術(shù)書(shū)在內(nèi)容嚴(yán)謹(jǐn)性方面做得相對(duì)較好，對(duì)內(nèi)容的正確性和規(guī)范性要求極高，更適合從業(yè)人員進(jìn)行學(xué)習(xí)和日常檢索。當(dāng)然，學(xué)習(xí)的道路并不是非此即彼，只有利用各種方式，多渠道學(xué)習(xí)，才能真正實(shí)現(xiàn)全方位高效學(xué)習(xí)。
技術(shù)的變化是飛速的，在撰寫(xiě)本書(shū)初期，還沒(méi)有出現(xiàn)LLaMa、GPT-4、ChatGLM等模型，當(dāng)它們出現(xiàn)之后我們隨之修改了相關(guān)內(nèi)容，以期本書(shū)介紹ChatGPT相關(guān)技術(shù)時(shí)更具前沿性。技術(shù)會(huì)持續(xù)更新?lián)Q代，書(shū)中提到的很多技術(shù)也許在不遠(yuǎn)的將來(lái)便會(huì)被更為強(qiáng)大的技術(shù)所取代，但這并不影響我們學(xué)習(xí)這些技術(shù)的原理，因?yàn)閷W(xué)習(xí)這些技術(shù)本身會(huì)引發(fā)更深層次的思考。
讀者對(duì)象
本書(shū)適合以下讀者閱讀：
AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）相關(guān)領(lǐng)域的研究人員或技術(shù)人員。
初入AI行業(yè)且基礎(chǔ)不深的從業(yè)人員。
對(duì)ChatGPT感興趣的非從業(yè)人員。
本書(shū)特色
本書(shū)是一本集理論、實(shí)戰(zhàn)和落地于一體的ChatGPT力作，具備以下特點(diǎn)。
理論聯(lián)系實(shí)際：本書(shū)不僅全面介紹了自然語(yǔ)言處理與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)理論知識(shí)，還通過(guò)案例講解使這些理論更易于理解和掌握，幫助讀者在實(shí)踐過(guò)程中更深入地了解這些領(lǐng)域的基礎(chǔ)和前沿動(dòng)態(tài)。
實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用落地：本書(shū)詳細(xì)介紹了如何從零開(kāi)始，逐步構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立且具有個(gè)性化特點(diǎn)的大型語(yǔ)言模型。通過(guò)分析代碼和實(shí)際案例，幫助讀者更好地理解和掌握相關(guān)技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新應(yīng)用。
擴(kuò)展AIGC視野：本書(shū)針對(duì)AIGC領(lǐng)域進(jìn)行全方位的剖析，而非僅關(guān)注ChatGPT本身。這使得讀者能夠全面了解AIGC的發(fā)展歷程、技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)趨勢(shì)，為自己的研究和實(shí)踐提供更廣闊的視野。
洞悉行業(yè)發(fā)展：本書(shū)作者具有豐富的AI從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)AI領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)、技術(shù)挑戰(zhàn)和應(yīng)用前景有深刻的認(rèn)識(shí)。因此，本書(shū)不僅提供了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)分析，還融入了作者的專(zhuān)業(yè)洞察，幫助讀者在理論與實(shí)踐之間找到很好的平衡點(diǎn)。
如何閱讀本書(shū)
本書(shū)從邏輯上分三部分。
第一部分（第1和2章）從宏觀角度帶領(lǐng)讀者了解ChatGPT。第1章介紹ChatGPT的由來(lái)、發(fā)展史以及用例。第2章對(duì)ChatGPT進(jìn)行解構(gòu)，基于AIGC相關(guān)背景知識(shí)逐步展開(kāi)ChatGPT所應(yīng)用的技術(shù)棧，讓讀者對(duì)ChatGPT有更加完整的認(rèn)知。
第二部分（第3～9章）介紹ChatGPT的核心技術(shù)。本書(shū)強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)戰(zhàn)并行，在介紹相關(guān)技術(shù)的同時(shí)，針對(duì)相應(yīng)核心算法展開(kāi)實(shí)戰(zhàn)，在真實(shí)中文數(shù)據(jù)集下驗(yàn)證算法性能，讓讀者從更深層次了解相關(guān)算法。第3章介紹基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。第4章介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。第5章介紹從提示學(xué)習(xí)與大型語(yǔ)言模型涌現(xiàn)出來(lái)的上下文學(xué)習(xí)、思維鏈等能力。第6章介紹大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練方法及常見(jiàn)的分布式訓(xùn)練框架。第7章重點(diǎn)對(duì)GPT系列模型進(jìn)行分析。第8章介紹PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以及基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)整體框架的設(shè)計(jì)。第9章進(jìn)行類(lèi)ChatGPT的實(shí)戰(zhàn)，通過(guò)文檔生成問(wèn)題任務(wù)模擬完整的ChatGPT訓(xùn)練過(guò)程。
第三部分（第10章）對(duì)ChatGPT的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行展望。從AIGC未來(lái)發(fā)展方向出發(fā)，探索云邊協(xié)同、工具應(yīng)用、可控生成、輔助決策四方面內(nèi)容，分別從C端場(chǎng)景和B端場(chǎng)景探索ChatGPT與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合點(diǎn)，并給出從事AIGC行業(yè)的參考建議。
勘誤和支持
由于作者水平有限，書(shū)中難免存在一些遺漏或者不夠準(zhǔn)確的地方，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。如果你發(fā)現(xiàn)了書(shū)中的錯(cuò)誤或遇到任何問(wèn)題，可以將其提交到 https://github.co