本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。 本书内容全面、系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
作者简介:
熊涛，美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家，在人工智能的多个领域，包括大语言模型、图神经网络等从事研发和管理工作多年。
目录:
第1章 大语言模型：辩论、争议与未来发展方向 1
1.1 新时代的曙光 1
1.2 LLM有意识吗 3
1.3 未来发展方向 10
1.4 小结 13
第2章 语言模型和分词 15
2.1 语言建模的挑战 16
2.2 统计语言建模 16
2.3 神经语言模型 18
2.4 评估语言模型 19
2.5 分词 19
2.6 小结 27
第3章 Transformer 29
3.1 Transformer编码器模块 29
3.2 编码器-解码器架构 31
3.3 位置嵌入 32
3.4 更长的上下文 38
3.5 外部记忆 42
3.6 更快、更小的Transformer 45
3.7 推理优化 49
3.8 小结 56
第4章 预训练目标和解码策略 57
4.1 模型架构 57
4.2 预训练目标 60
4.3 具有代表性的语言模型 62
4.4 解码策略 67
4.5 小结 72
第5章 上下文学习和轻量级微调 73
5.1 上下文学习 74
5.2 提示语言模型的校准 94
5.3 轻量级微调 97
5.4 小结 104
第6章 训练更大的模型 107
6.1 扩大尺度法则 107
6.2 涌现能力 113
6.3 人工智能加速器 115
6.4 并行 117
6.5 混合训练和低精度训练 133
6.6 其他节省内存的设计 136
6.7 小结 137
第7章 稀疏专家模型 139
7.1 为什么采用稀疏专家模型 139
7.2 路由算法 142
7.3 其他改进措施 152
7.4 小结 156
第8章 检索增强型语言模型 157
8.1 预训练检索增强型语言模型 158
8.2 词元级检索 161
8.3 通过高效和精简检索进行问答和多跳推理 163
8.4 检索增强型Transformer 166
8.5 检索增强型黑盒语言模型 168
8.6 视觉增强语言建模 169
8.7 小结 170
第9章 对齐语言模型与人类偏好 171
9.1 基于人类反馈进行微调 172
9.2 基于语言反馈进行微调 183
9.3 基于监督学习进行微调 184
9.4 基于人工智能反馈的强化学习 185
9.5 基于自我反馈进行迭代优化 188
9.6 基于人类偏好进行预训练 190
9.7 小结 193
第10章 减少偏见和有害性 195
10.1 偏见 196
10.2 有害性 199
10.3 偏见和有害性的检测与减少 200
10.4 小结 206
第11章 视觉语言模型 207
11.1 语言处理的多模态落地 207
11.2 不需要额外训练即可利用预训练模型 208
11.3 轻量级适配 213
11.4 图文联合训练 219
11.5 检索增强视觉语言模型 222
11.6 视觉指令调整 225
11.7 小结 227
第12章 环境影响 229
12.1 能源消耗和温室气体排放 229
12.2 估算训练模型的排放量 230
12.3 小结 231
参考文献 232
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