【2023新书】理解大型语言模型：学习其基础概念和技术，166页pdf

本书将教您大型语言模型（LLMs）的基本概念以及与之相关的技术。本书从介绍对话式人工智能（如ChatGPT）的兴起开始，并探讨它们与大型语言模型更广泛领域的关系。接下来，您将了解自然语言处理（NLP）及其核心概念，以及它们是如何促成LLMs的兴起。之后，您将深入了解变换器模型及其特性，比如自我关注（self-attention），这些特性如何增强语言建模的能力，以及LLMs的独特能力。本书最后探讨了各种LLMs的架构，以及它们不断增长的能力所带来的机遇——以及误用的风险。完成本书后，您将对LLMs有深入的理解，并准备好将它们应用到自己的项目中。您将学到：

• 掌握LLMs的基本概念
• 深入了解NLP的概念和方法多年来的演变
• 理解变换器模型和注意力机制
• 探索不同类型的LLMs及其应用
• 了解流行LLMs的架构
• 深入了解LLMs的误解和关切，以及如何最佳利用它们 本书适合以下读者：
• 任何对学习NLP、LLMs以及深度学习最新进展的基础概念感兴趣的人

封底介绍：本书将教您大型语言模型（LLMs）的基本概念以及与之相关的技术。书籍从介绍对话式人工智能（如ChatGPT）的兴起开始，并探讨它们与大型语言模型更广泛领域的关系。接下来，您将了解自然语言处理（NLP）及其核心概念，以及它们是如何促成LLMs的兴起。之后，您将深入了解变换器模型及其特性，比如自我关注（self-attention），这些特性如何增强语言建模的能力，以及LLMs的独特能力。本书最后探讨了各种LLMs的架构，以及它们不断增长的能力所带来的机遇——以及误用的风险。完成本书后，您将对LLMs有深入的理解，并准备好将它们应用到自己的项目中。您将：

• 掌握LLMs的基本概念
• 深入了解NLP的概念和方法多年来的演变
• 理解变压器模型和注意力机制
• 探索不同类型的LLMs及其应用
• 了解流行LLMs的架构
• 深入了解LLMs的误解和关切，以及如何最佳利用它们