大語言模型作為AI領域的明星，憑借其強大的語言理解和生成能力，正深刻地改變著人們的生活與工作。其興起得益于預訓練和生成式AI技術的發(fā)展，未來將在多領域發(fā)揮重要作用，但同時也面臨隱私、倫理等挑戰(zhàn)。本書全面介紹大語言模型（Large Language Model，LLM）的前世今生、工作原理、應用實踐及未來趨勢。全書共4篇：基礎篇追溯了大語言模型的起源與興起，深度揭秘了其工作原理，并對當前現(xiàn)狀與研發(fā)競賽進行深入分析，同時展望了其未來發(fā)展前景。進階篇聚焦于模型規(guī)�；�、提示工程、思維鏈推理等關鍵技術，詳細介紹了以ChatGPT為代表的大語言模型背后的技術原理，并探討問答系統(tǒng)在實際應用中的落地實踐。高階篇深入剖析了Transformer架構與預訓練模型的核心機制，探討微調(diào)技巧在提升模型性能中的作用，以及大語言模型在多領域的應用實踐，同時構建和完善了大語言模型的API生態(tài)體系。展望篇探討了大語言模型如何重塑互聯(lián)網(wǎng)格局，驅(qū)動各行業(yè)創(chuàng)新升級及其面臨的社會挑戰(zhàn)與應對策略，展望了以DeepSeek為代表的大語言模型對未來技術發(fā)展與人們生活方式可能帶來的深遠變革。本書適合AI從業(yè)者、研究人員及對大語言模型感興趣的讀者閱讀。
在大語言模型重塑千行百業(yè)的浪潮中，掌握大語言模型相關知識，是把握技術變革趨勢、推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級、應對未來挑戰(zhàn)的關鍵所在，也是在數(shù)字化時代提升個人競爭力的重要基石。本書以專業(yè)且通俗的筆觸以及幽默精美的漫畫系統(tǒng)拆解大語言模型的技術奧秘與應用實踐，從 Transformer 架構的深度剖析，到人類反饋強化學習的算法解析，再到 RAG 框架與 LangChain 工具鏈的構建，為讀者呈現(xiàn)清晰的技術原理。同時，書中豐富的產(chǎn)業(yè)案例，如醫(yī)療 AI 病理診斷、教育智能建議等，為產(chǎn)業(yè)決策者指明 人工智能 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新 的方向；對技術倫理、應用前景的探討，更為政策研究者提供深度思考素材。無論是深耕技術的開發(fā)者、布局產(chǎn)業(yè)的決策者，還是關注趨勢的研究者，都能從本書中獲得啟發(fā)，把握大模型發(fā)展的脈搏，助力 人工智能 戰(zhàn)略落地，推動新質(zhì)生產(chǎn)力蓬勃發(fā)展。
在科技日新月異的今天，AI已經(jīng)成為推動社會進步的重要力量。而在AI的廣闊天地里，大語言模型無疑是最耀眼的明星之一。它以驚人的速度走進人們的視野，改變著人們的生活方式、工作方式和交流方式。那么，什么是大語言模型？它是如何工作的？又將如何影響人類的未來？讓我們一同踏上這場探索大語言模型奇妙世界的旅程。初識大語言模型大語言模型這一AI領域的璀璨明珠，其誕生與發(fā)展并非一蹴而就，而是AI技術長期積累與創(chuàng)新的結(jié)晶。從早期的簡單規(guī)則系統(tǒng)，到統(tǒng)計學習方法的興起，再到深度學習技術的蓬勃發(fā)展，每一步都為大語言模型的問世奠定了堅實的基礎。近年來，隨著預訓練模型的崛起和生成式AI時代的來臨，大語言模型終于以其強大的語言理解和生成能力，走進了人們的視野。預訓練模型通過海量無監(jiān)督學習，從浩如煙海的文本數(shù)據(jù)中提煉出語言的精髓，賦予模型以廣泛的語言智慧。而生成式AI技術的突破，則讓大語言模型能夠生成流暢自然、富有邏輯的文本，甚至在某些場景下，其表現(xiàn)已與人類相媲美。這一系列的進步，不僅推動了AI技術的飛速發(fā)展，更激發(fā)了各大企業(yè)和科研院所對大語言模型的熱烈追捧和深入研究。在這場激烈的研發(fā)競賽中，我們見證了無數(shù)令人振奮的成果。從ChatGPT等明星產(chǎn)品的橫空出世，到科研院所不斷探索的新技術和新方法，大語言模型正以其獨特的魅力，引領著AI領域的新風尚。同時，國產(chǎn)大語言模型的開發(fā)及競爭也顯得尤為重要，它不僅關乎我國在AI領域的國際地位，還將推動我國相關產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。與模型互動與大語言模型的互動，既是一場智慧的較量，也是一次藝術的探索。為了充分發(fā)揮大語言模型的潛力，我們需要深入了解其工作原理和特點，并掌握一系列關鍵的互動技巧。模型規(guī)�；俏覀儽仨毧紤]的重要因素。通過合理選擇模型規(guī)模，我們可以實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，既確保模型的卓越性能，又降低運算成本，實現(xiàn)高效與經(jīng)濟的完美平衡。語境內(nèi)學習則是提升大語言模型應用效果的秘籍。通過巧妙的提示工程，我們可以精準地引導模型的行為，使其更加貼合我們的需求和期望。同時，思維鏈推理技術的引入，進一步增強了文本的邏輯性和連貫性，讓模型的語言理解和生成能力更上一層樓。此外，指令微調(diào)器和人類反饋強化學習也是優(yōu)化大語言模型表現(xiàn)的神器。指令微調(diào)器允許我們根據(jù)特定任務的需求，對模型進行精細化的調(diào)整，使其在該任務上大放異彩。而人類反饋強化學習，則通過引入人類的智慧與判斷，讓模型更加深入地理解人類的需求和意圖，從而提供更加精準、個性化的服務。模型應用與實踐大語言模型的應用領域廣泛而深遠，它正以其強大的能力改變著世界。在自然語言處理領域，大語言模型能夠輕松應對各種復雜的語言任務，如在文本分類、情感分析、自然語言推理等方面，展現(xiàn)出驚人的智能與效率。在智能問答方面，大語言模型更是大放異彩。它能夠根據(jù)用戶的問題，迅速提供準確、全面的答案，讓信息交流變得更加便捷與高效。同時，在文本生成領域，大語言模型也展現(xiàn)出了非凡的創(chuàng)造力，它能夠生成連貫、自然的文本，為創(chuàng)作和編輯提供強大的支持。以Transformer為核心機制的預訓練語言模型，是大語言模型中的重要一員。它通過自注意力機制和卓越的文本生成能力，推動了自然語言處理技術的飛速發(fā)展。GPT、RoBERTa、T5等模型，憑借其出色的表現(xiàn)，已成為業(yè)界的佼佼者，并在跨語言處理等領域展現(xiàn)出了廣闊的應用前景。在大語言模型的應用實踐中，我們還見證了諸多創(chuàng)新的工具和生態(tài)系統(tǒng)的涌現(xiàn)。這些框架和工具，如RAG、LangChain、LlamaIndex、LM Studio等，為大語言模型的部署和應用提供了便捷、高效的解決方案。同時，分布式學習技術的引入，使得大語言模型的訓練和應用更加高效、可擴展，為AI技術的普及和應用奠定了堅實的基礎。迎接大語言模型大語言模型的未來，充滿了無限的可能與挑戰(zhàn)。它將繼續(xù)推動AI技術的發(fā)展與突破，為我們的生活、工作和交流帶來更多的便利與驚喜。在互聯(lián)網(wǎng)領域，大語言模型將引領新一代技術平臺的形成，重塑互聯(lián)網(wǎng)交互體驗，讓信息交流更加智能、高效。然而，大語言模型的應用也伴隨著一系列挑戰(zhàn)與問題。隱私安全、社會倫理與公平等問題是我們必須正視并努力解決的難題。我們不能因為技術的便利而忽視這些問題的存在與影響，只有在保障用戶隱私和安全的前提下，才能更好地推動大語言模型的應用與發(fā)展。展望未來，大語言模型將繼續(xù)在AI領域發(fā)揮舉足輕重的作用。它將不斷突破技術的限制與應用的邊界，為我們帶來更多前所未有的驚喜與可能。同時，我們也期待看到更多創(chuàng)新的應用和解決方案涌現(xiàn)出來，共同推動AI技術的進步與發(fā)展。在這場探索大語言模型奇幻世界的旅程中，我們見證了 AI 技術的飛速發(fā)展與應用的廣泛拓展。我們相信，在未來的日子里，大語言模型將繼續(xù)為我們創(chuàng)造更多的價值與可能。讓我們攜手并進，共同迎接大語言模型時代的到來！
王符偉人工智能領域?qū)＜�，IT與藝術融合兩棲圖書作者。擅長將深奧晦澀的技術，以獨具匠心的插畫形式進行生動拆解，讓復雜的技術變得趣味橫生、易于理解。引領讀者在探索技術的旅途中，感悟生活的哲理與智慧，體驗科技與藝術交融的獨特魅力。曹宇九三學社社員、副教授，現(xiàn)就職于上海城建職業(yè)學院，深耕科研與教學工作近二十年。兼任上海九三學社市社制造專工委委員、碩士研究生導師及高級職稱評審委專家等職務。長期專注于計算機應用技術領域，在教學與研究上成果斐然。成功主持多個企業(yè)級項目，在專業(yè)領域發(fā)表數(shù)十篇學術論文。已出版《分布式應用開發(fā)框架研究》《Sprinud Alibaba 與 Kubernetes 微服務容器化實踐》等十余部專著。
序言1序言2前言基礎篇 初識大語言模型1 大語言模型是什么（了解AI時代大語言模型的前世今生） 21.1 大語言模型什么時候突然走進我們的視野 21.2 追溯大語言模型的前世 31.3 預訓練模型的興起：AI進化的方向 61.4 生成式AI時代的到來：大語言模型TOP-1 92 大語言模型是如何工作的（解密大語言模型的工作原理） 222.1 大語言模型：放大版的生成式AI 222.2 大語言模型的左膀右臂：微調(diào)與提示 252.3 大語言模型 ：AI平臺時代的到來 312.4 大語言模型生態(tài)的繁榮：第三方框架與軟件庫的持續(xù)發(fā)展與完善 342.5 開源大語言模型：驅(qū)動未來AI騰飛的靈魂 373 深度剖析大語言模型的現(xiàn)狀與研發(fā)競賽（企業(yè)與科研院所的競相角逐與創(chuàng)新探索） 403.1 AI技術的持續(xù)創(chuàng)新與突破 403.2 加速發(fā)展 突破想象力的AI產(chǎn)品不斷涌現(xiàn) 413.3 企業(yè)：資金與數(shù)據(jù)的雙重驅(qū)動 423.4 科研院所：學術與技術的深度融合 433.5 國產(chǎn)大語言模型的開發(fā)及競爭的意義 443.6 未來競爭的焦點 453.7 基準測試：揭秘大語言模型的性能密碼 47進階篇 與模型互動4 模型規(guī)�；涸u估模型性能指標（選擇適用的模型規(guī)模，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置） 534.1 如何衡量模型的規(guī)模 534.2 權衡FLOPS與Accuracy 584.3 模型的選擇策略 605 語境內(nèi)學習：利用提示工程有效提升服務（利用提示控制語言模型，推動智能系統(tǒng)的應用） 625.1 走近提示工程 625.2 提示工程驅(qū)使語言模型萬能化 655.3 懂提示的AI會驅(qū)逐程序員嗎 675.4 熟悉幾種具體的提示形式 716 思維鏈（CoT）推理：加強文本邏輯和連貫性（提升模型的語言理解和生成水平） 756.1 趣聊思維鏈推理，讓AI更聰明更有邏輯 756.2 巧用思維鏈，改善LLM推理能力 776.3 提高思維鏈推理的穩(wěn)健性 806.4 思考樹（ToT）：進化版的思維鏈 817 指令微調(diào)器：優(yōu)化模型在特定任務中的表現(xiàn)（提供高效的智能解決方案） 847.1 有效利用已有的數(shù)據(jù)集 847.2 與指令微調(diào)容易混淆的技術 857.3 指令微調(diào)存在的問題和挑戰(zhàn) 878 人類反饋強化學習：實現(xiàn)個性化和協(xié)同學習（利用人類反饋實現(xiàn)模型學習的精準性和個性化，促進人機協(xié)同合作） 898.1 強化學習的獎勵機制 898.2 獎勵標準的考量 918.3 獎勵標簽能否AI化 929 ChatGPT熱潮：深度解析其學習來源和問答精度（探究ChatGPT的學習數(shù)據(jù)和黑匣子技術，提升人機交互質(zhì)量） 949.1 LLM的學習數(shù)據(jù)從哪里來 949.2 LLM通過深度學習提高精度 959.3 LLM生成的文章很自然 1009.4 LLM也懂巧妙措辭嗎 1029.5 LLM的語言風格很文雅 10310 問答系統(tǒng)實踐：將ChatGPT融入大語言模型應用的領先地位（文檔檢索模型，實現(xiàn)智能化和個性化應用效果的極致體驗） 10510.1 問答系統(tǒng)是什么 10510.2 問答系統(tǒng)的基本類型 10810.3 包含文檔檢索的問答系統(tǒng) 11010.4 將文檔檢索模型用于專業(yè)問答 112高階篇 模型應用與實踐11 深度解析Transformer核心機制：從自注意力機制到文本生成（Transformer推動自然語言處理技術進步） 11811.1 Transformer工作原理 11811.2 詞嵌入，文本的數(shù)值化表示 12011.3 神經(jīng)網(wǎng)絡中的詞嵌入應用 12511.4 注意力機制，聚焦關鍵信息 12811.5 趣解Query-Key-Value機制 13011.6 Transformer的文本生成能力 14112 預訓練語言模型解析：GPT、RoBERTa、T5（透視預訓練語言模型的豐富表達與跨語言能力） 14412.1 文字預測的過程 14412.2 GPT：文本生成的鼻祖 15012.3 BERT?RoBERTa：文本生成的新思路 15212.4 T5：模型融合的全新范式 15412.5 模型如何應對多語言任務 15612.6 中文處理策略：微觀視角的分詞 16013 模型微調(diào)深入分析：揭秘自然語言處理任務（情感分析、自然語言推理、語義相似度和語境多項選擇的微調(diào)技巧） 16413.1 大語言模型擅長的基本任務 16413.2 情感分析：本質(zhì)是文本分類 16613.3 自然語言推理：機器理解文本的邏輯思維挑戰(zhàn) 16913.4 微調(diào)與語義相似度的結(jié)合：智能的雙重奏 17113.5 多項選擇問答：打造智能問答高手 17313.6 LoRA微調(diào)策略 17414 摘要生成：提高信息獲取效率的精練技術（探討如何提高信息獲取效率，助力知識傳播與創(chuàng)新） 17614.1 摘要生成的基本概念 17614.2 面向查詢VS非面向查詢 17815 命名實體識別：助力多領域NLP應用的信息提取（深度挖掘文本中有價值的信息，為多領域應用提供強大支持） 18015.1 什么是命名實體識別 18015.2 有哪些基本任務 18215.3 解決任務的基本方法 18516 語句嵌入：優(yōu)化文本處理與理解技術（發(fā)掘語句嵌入的應用潛力，提升智能系統(tǒng)的服務能力） 18916.1 什么是語句嵌入 18916.2 解鎖語義相似度計算，賦能智能問答 19017 大語言模型API框架生態(tài)：打造智能應用部署新范式（基于RAG、LangChain和分布式的創(chuàng)新工具與生態(tài)系統(tǒng)建設） 19217.1 為什么要重視API框架生態(tài) 19217.2 RAG：結(jié)合信息檢索的方法創(chuàng)新 19417.3 RAG對大語言模型進化的影響 19617.4 LangChain登場：智鏈地球村 19917.5 LlamaIndex：輕松打造個性化問答聊天 20117.6 LM Studio：你的私人AI實驗室 20317.7 分布式學習：多GPU與多節(jié)點訓練 204展望篇 迎接大語言模型18 大語言模型對未來互聯(lián)網(wǎng)的影響（大語言模型技術將推動新一代技術平臺的形成） 20818.1 新一代技術平臺的構建 20818.2 互聯(lián)網(wǎng)交互體驗的重塑 21019 大語言模型在各行業(yè)的應用前景（大語言模型在醫(yī)療、金融、教育等垂直行業(yè)的創(chuàng)新應用和潛力） 21219.1 醫(yī)療與AI跨越式融合與創(chuàng)新 21219.2 AI病理診斷與未來健康 21519.3 AI走近焦慮抑郁防線 21719.4 AI為下一代教育提供有效建議 22119.5 AI無雇員超市的興起 22219.6 AI語音產(chǎn)品與人類的積極互動 22320 大語言模型時代的社會挑戰(zhàn)與應對（大語言模型應用可能帶來隱私安全、社會倫理與公平等問題） 22520.1 不是所有的數(shù)據(jù)都有權獲取 22520.2 不能因為是AI就與倫理無關 22620.3 AI可以涉足公平性任務嗎 22821 大語言模型技術的發(fā)展趨勢（展望大語言模型未來的技術突破） 23021.1 AI監(jiān)控街道交通真的很有效嗎 23021.2 AI解析通緝犯特征 23122 大語言模型對人類生活的影響（大語言模型技術如何改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ�、工作、交流方式�?23323 深探智能：DeepSeek大模型技術的新里程（引領中文AI新紀元，開啟人機共生新篇章） 23523.1 破繭而出：DeepSeek的誕生背景 23523.2 智芯躍遷：技術解碼與創(chuàng)新突破 23623.3 智啟未來：應用圖景與社會影響 238參考文獻 242
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