介绍
《大语言模型基础与前沿》是由美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士熊涛所著。熊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。
本书深入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。
01资源目录
本书作者关注的不仅仅是过去和现在，里面也想激励读者展望未来，探索大语言模型的前沿领域：
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未来几年我们可以期待哪些新的突破？
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这些模型将如何发展并适应新的挑战和领域？
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会出现哪些新的应用和用例？
