《大规模语言模型：从理论到实践》-书籍概览分享

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       首先，感谢EEWorld和电子工业出版社提供此次书籍的阅读共享机会，对作者的辛勤付出表示感谢。

       该书由国内自然语言处理团队编写，参照OpenAI使用的大规模语言模型（LLM）构建流程为主线，对大规模语言模型的理论和实践进行了介绍。

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       可以看出，作者们对LLM的发展进行了调查、研究、归纳和总结，这在书中得到了体现，如将其发展历程分为了三个阶段：基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段。

       

       在该书的内容编排上按照基础理论、预训练、指令理解和模型应用四个部分进行规划讲解，符合LLM的自然构建特点。

        

       在对LLM的分析研究过程中，将LLM与传统的NLP技术进行比较，在研究范式的角度进行了探讨，加深了对LLM的学习和理解。

       书中没有介绍深度学习和NLP的基础内容，目标性强，直奔主题（LLM），尤其是第四章分布式训练的内容，实践性强，使读者对LLM的实现有了一种切身的体会；第七章大语言模型应用介绍了LLM的生态规划和相关理论，加深了读者对LLM应用开发的认知。

       全书共分8章，目录如下：

       

       

       

       

       书后附有课件下载提示：

       

       通览全书，给我感觉各章内容较多（未必系统和完备），但对于入门者依旧是助益多多。

      下面是书中的一些特点：

1、书中把公式和代码结合进行讲解，对于从理论和工程角度把握NLP的学习很有助益。

        

2、彩色书页对于图表的表述清楚，层次感增强。

        

3、每一章后附有实践思考，可以让人亲切的感知到作者的所知所想（可能有些想法不太成熟），拉近了读者与作者的交流距离。