【AI加油站】第十五部：《大模型基础 完整版》（附下载）

主要观点总结

本书《大模型基础 完整版》由毛玉仁、高云君等著，系统地介绍了大语言模型的基础理论与实践。内容包括语言模型基础、大语言模型架构、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等方面的知识。

关键观点总结

关键观点1: 全面的内容覆盖

本书涵盖了语言模型的基础理论、基于统计、RNN、Transformer的模型，大语言模型架构，以及Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等内容。

关键观点2: 系统的介绍

本书对大语言模型进行了系统的介绍，包括其架构、训练方法、优化技术以及应用实践，适合对自然语言处理和大语言模型感兴趣的读者。

关键观点3: 丰富的章节

本书分为六章，每章都有详细的介绍和阐述，包括语言模型基础、大语言模型架构、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等。

文章预览

本书介绍 《大模型基础 完整版》由毛玉仁、高云君等著，系统讲解大语言模型知识，涵盖语言模型基础（包括基于统计、RNN、Transformer 的模型）、大语言模型架构（Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only 及非 Transformer 架构）、Prompt 工程（上下文学习、思维链等技巧与应用）、参数高效微调（参数附加、选择、低秩适配方法）、模型编辑（外部拓展、内部修改等经典方法及应用）、检索增强生成等内容，旨在帮助读者掌握大模型相关基础与实践。 本文是一本关于大语言模型（LLMs）基础理论与实践应用的书籍，系统地介绍了大语言模型的架构、训练方法、优化技术以及应用实践。全书内容丰富，涵盖了从语言模型的基础理论到最新的模型架构和优化技术，适合对自然语言处理和大语言模型感兴趣的读者。 第1章：语言模型基础 基于统计方法的语言模型 ………………………………