在人工智能领域，大模型（LLM）无疑是当下最炙手可热的话题之一。从改变人们交互方式的 ChatGPT，到各行各业基于大模型开发的创新应用，LLM 正以迅猛之势重塑科技生态与产业格局。
在这样的大背景下，想要深入了解大语言模型的理论基础、核心算法以及工程实践方法，就需要一本专业且全面的书籍作为指引，而《大规模语言模型：从理论到实践（第 2 版）》正是这样一本不可多得的佳作。
本书共分为12章，围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、大模型增强和大模型应用五个部分展开。
第1部分：介绍大语言模型的基础理论。
第2部分：介绍大语言模型的预训练，包括大语言模型预训练数据和分布式训练。
第3部分：介绍大语言模型如何理解并服从人类指令，包括指令微调和强化学习。
第4部分：介绍大语言模型增强技术，包括多模态大语言模型、大模型智能体和检索增强生成。
第5部分：介绍大模型应用，包括大语言模型效率优化、大语言模型评估和大语言模型应用开发。
除了大语言模型的构建，这本书还进一步介绍了大语言模型的应用和评估方法，包括如何将大语言模型与外部工具和知识源进行连接、如何利用大语言模型进行自动规划完成复杂任务，以及针对大语言模型的各类评估方法。
课程目录如下：
这本书为大语言模型感兴趣的读者提供一个入门指南，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的大语言模型部分的补充教材。
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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