《大语言模型：原理与工程实践》（全彩）

编辑推荐

适读人群 ：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。

作者知名：轩辕大模型负责人：真正的大语言模型实践者，拥有十亿、百亿、千亿等不同参数规模大语言模型的训练经验

系统性强：从数据处理的基础工作（如数据清洗与去重）讲起，逐步深入，探讨预训练、微调技术和强化对齐技术等核心技术环节。同时，书中对大语言模型评估策略及其应用技术架构，包括推理引导技术和动态交互技术，进行了全面且深入的探讨，确保读者能够从理论和技术角度全面理解大语言模型。

实践性强：精心设计了从零开始的教学章节，提供大语言模型微调的详细指导，逐步引领读者掌握关键技能。

《大语言模型：原理与工程实践》本书不仅有助于初学者迅速上手，也为有经验的开发者提供了深入学习的机会

内容简介

《大语言模型：原理与工程实践》本书用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。此外，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《大语言模型：原理与工程实践》这本书，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。

作者简介

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，度小满AI Lab负责人，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，组建数据智能部和AI Lab团队，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， “轩辕-70B”大语言模型在C-Eval和CMMLU两大权威榜单上位列所有开源模型榜首。