哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來到每日的AI學(xué)習(xí)時間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大規(guī)模語言模型：從理論到實(shí)踐》電子書下載”，并學(xué)會本篇文章中所講的全部知識點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《大規(guī)模語言模型：從理論到實(shí)踐》電子書下載：

這本教程詳細(xì)介紹了大規(guī)模語言模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和應(yīng)用，特別是從理論到實(shí)踐的各個方面。

研究背景
1.?背景介紹: 這篇文章的研究背景是大規(guī)模語言模型（LLM）在自然語言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展。自2018年BERT和GPT-1模型發(fā)布以來，預(yù)訓(xùn)練語言模型已成為主流。2022年ChatGPT的問世展示了大語言模型的強(qiáng)大潛力，能夠有效理解用戶需求，并根據(jù)上下文提供恰當(dāng)?shù)幕卮稹?br /> ?2.研究內(nèi)容: 該問題的研究內(nèi)容包括大規(guī)模語言模型的基礎(chǔ)理論、分布式訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、應(yīng)用和評估方法。文章詳細(xì)介紹了這些方面的技術(shù)和實(shí)踐。
?3.文獻(xiàn)綜述: 該問題的相關(guān)工作包括BERT、GPT、BERT-Base、BERT-Large、GPT-2、GPT-3等模型的研究。文章回顧了這些模型在自然語言處理中的應(yīng)用和發(fā)展。

核心內(nèi)容
1.?大規(guī)模語言模型基礎(chǔ):
?Transformer模型: 介紹了Transformer模型的結(jié)構(gòu)，包括嵌入表示層、注意力層、前饋層、殘差連接與層歸一化、編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)。
?生成式預(yù)訓(xùn)練語言模型GPT: 介紹了GPT的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督下游任務(wù)微調(diào)以及基于HuggingFace的預(yù)訓(xùn)練語言模型實(shí)踐。
?大語言模型結(jié)構(gòu): 介紹了LLaMA模型的結(jié)構(gòu)，包括RMSNorm歸一化函數(shù)、SwiGLU激活函數(shù)和旋轉(zhuǎn)位置嵌入（RoPE）。
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2.語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù):
?數(shù)據(jù)來源: 介紹了通用數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁、書籍、對話文本）和專業(yè)數(shù)據(jù)（如多語言數(shù)據(jù)、科學(xué)文本、代碼）。
?數(shù)據(jù)處理: 介紹了低質(zhì)過濾、冗余去除、隱私消除、詞元切分等數(shù)據(jù)處理方法。
?數(shù)據(jù)影響分析: 從數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)多樣性三個方面分析了數(shù)據(jù)對大語言模型性能的影響。
?開源數(shù)據(jù)集合: 介紹了Pile、ROOTS、RefinedWeb、SlimPajama等開源數(shù)據(jù)集合。

?3.分布式訓(xùn)練:
?分布式訓(xùn)練概述: 介紹了分布式訓(xùn)練的基本概念，包括數(shù)據(jù)并行、模型并行、混合并行等策略。
?分布式訓(xùn)練并行策略: 詳細(xì)描述了數(shù)據(jù)并行、模型并行、混合并行的實(shí)現(xiàn)方法。
?分布式訓(xùn)練的集群架構(gòu): 介紹了高性能計(jì)算集群的硬件組成、參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)和去中心化架構(gòu)。
?DeepSpeed實(shí)踐: 介紹了DeepSpeed框架的使用，包括基礎(chǔ)概念、LLaMA分布式訓(xùn)練實(shí)踐。
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4.有監(jiān)督微調(diào):
?提示學(xué)習(xí)和語境學(xué)習(xí): 介紹了提示學(xué)習(xí)和語境學(xué)習(xí)的能力。
?高效模型微調(diào): 介紹了LoRA、AdaLoRA、QLoRA等高效微調(diào)方法。
?模型上下文窗口擴(kuò)展: 介紹了具有外推能力的位置編碼和插值法。
?指令數(shù)據(jù)構(gòu)建: 介紹了手動構(gòu)建指令和自動生成指令的方法。
?Deepspeed-Chat SFT實(shí)踐: 介紹了Deepspeed-Chat框架的使用，包括代碼結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、自定義模型、模型訓(xùn)練和推理。
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5.強(qiáng)化學(xué)習(xí):
?基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí): 介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別、基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)流程。
?獎勵模型: 介紹了獎勵模型的數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練方法。
?近端策略優(yōu)化: 介紹了策略梯度、廣義優(yōu)勢估計(jì)、近端策略優(yōu)化算法及其變種。
?MOSS-RLHF實(shí)踐: 介紹了MOSS-RLHF框架的使用，包括獎勵模型訓(xùn)練和PPO微調(diào)。
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6.大語言模型應(yīng)用:
?推理規(guī)劃: 介紹了思維鏈提示和由少至多提示等方法，提升大語言模型的推理與規(guī)劃能力。
?綜合應(yīng)用框架: 介紹了LangChain框架的應(yīng)用。
?智能代理: 介紹了智能代理的組成和應(yīng)用實(shí)例。
?多模態(tài)大模型: 介紹了多模態(tài)大模型的架構(gòu)、數(shù)據(jù)收集與訓(xùn)練策略、多模態(tài)能力示例。
?大語言模型推理優(yōu)化: 介紹了FastServe框架和vLLM推理框架的優(yōu)化方法。

這篇文章系統(tǒng)地介紹了大規(guī)模語言模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和應(yīng)用，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實(shí)踐的各個方面。通過詳細(xì)的理論分析和實(shí)踐指導(dǎo)，文章為研究人員和開發(fā)者提供了全面的參考。文章強(qiáng)調(diào)了分布式訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大語言模型中的重要性，并展示了如何通過優(yōu)化和應(yīng)用提升模型的性能。文章的貢獻(xiàn)在于提供了從理論到實(shí)踐的全面指南，幫助讀者快速入門并應(yīng)用大語言模型。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“《大規(guī)模語言模型：從理論到實(shí)踐》電子書下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識，請關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！