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《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。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。以大语言模型的基础理论开篇,探讨了大语言模型预训练数据的构建方法,以及大语言模型如何理解并服从人类指令,介绍了大语言模型的应用和评估方法,为读者提供了更全面的视野。旨在为对大语言模型感兴趣的读者提供入门指南,也可作为高年级本科生和研

《大规模语言模型·从理论到实践》由复旦大学NLP实验室团队历时8个月编写完成,系统介绍大语言模型的核心技术与实践方法。全书围绕预训练、微调、奖励建模和强化学习四大阶段展开,涵盖Transformer架构、分布式训练、SFT调优、RLHF等关键技术,并提供代码实现细节。本书适合作为高年级本科生和研究生的补充教材,要求读者具备深度学习、NLP及分布式计算基础。内容兼顾理论深度与实践指导,是目前大模型领

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1、AI相关的应用、技术和落地相关的准备不是很充分,很容易被问倒。2、不知道大模型构建流程是怎么样的,每个节点产出物是什么,以及上下游关系;3、不了解 AI 技术的边界,也不懂基本的算法技术AI产品面试尊的不难,他们的提问无非就是这些类型的问题我把一些问的最多的问题整理了一下,快🐎住!花了几年时间精心整理出来的,希望大家都能找到心仪的工作🦆!

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