在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT 系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。
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第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer 架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;
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第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于 BERT 时代的预训练语言模型，这次大语言模型的成功与数据有着更为紧密的关系，高质量数据、超大规模数据成为大语言模型的关键基础。
如果你对大规模语言模型感兴趣，并希望深入了解它们的原理、设计和应用，下面这些大规模语言模型相关书籍也许将为你提供宝贵的学习资源和启发。
《大规模语言模型-从理论到实践》
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作者：复旦大学的张奇、桂韬、郑锐和黄萱菁老师
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这本书2023年9月就已经开放给大家免费下载，书中详细介绍了大规模深度学习模型的理论和实践。从基础知识到前沿技术，涵盖了大大规模语言模型的各个方面，并且还包括一些代码实践的示例。
《大语言模型》
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作者：中国人民大学的赵鑫、李军毅、周昆、唐天一和文继荣老师
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这本书2024年3月开放给大家免费下载，对大规模语言模型及其应用进行了全面而深入的阐述。书中内容丰富，涵盖了模型的预训练、微调与对齐以及大模型使用等重要主题。
近一年的时间，本人也花费了大量的时间在写一本关于大模型方面的书籍（清华大学出版社出版，于6月底开启预售），这本书聚焦于大规模语言模型的算法和技术，包括用于训练大规模语言的分布式训练、高效参数优化算法、评估方法，以及大规模语言模型与知识的融合，多模态大规模语言模型等内容，这本书也是理解大规模语言模型背后原理的重要参考资料。
以上这些书籍覆盖了大型神经网络的理论基础、算法原理以及实际应用，无论是初学者还是有经验的专业人士都能从中获得启发和收获。通过深入学习大型神经网络的知识，我们可以更好地应用和推动这一领域的发展，探索人工智能技术的更广阔可能性。
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