「Foundations of Large Language Models」 📚，无论你是一名想继续深入学习大模型的 LLM Engineer，还是刚入门的大模型小白，这本书都可以作为你日常学习的基础书籍。

今天给大家带来的这本《大规模语言模型：从理论到实践》 详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。

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。

【预训练语言模型】 使用Transformers库进行BERT预训练

今天看来，数据隐私非常重要，尤其是在使用大型语言模型（LLMs）和敏感信息时。公司和个人经常需要使用私人数据，比如个人可识别信息（PII），用于他们的LLM应用程序中。然而，数据泄露和隐私侵犯的风险是一个持续的威胁，这使得实施数据保护措施变得必要。

随着AI技术的不断发展，为降低AI技术的使用门槛，基于图形用户界面（GUI）的零代码或低代码节点式AI工作流框架逐渐兴起。

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