《大语言模型》中文书课件正式上线！

关于本书

为了更好地普及和传播大模型技术的最新进展与技术体系，我们于2024年12月出版了《大语言模型》中文书籍。作为该领域全面解析大模型技术的中文著作，该书将提供有关大模型技术的详细中文参考资料，注重为大模型技术的入门读者提供讲解，力图展现一个整体的大模型技术框架和路线图。本书由中国人民大学师生联手打造，由赵鑫教授和文继荣教授领衔，博士生李军毅、周昆和硕士唐天一参与编著，作者团队在大模型领域有着丰富的研究与开发经验，曾主导研发了文澜、玉兰等大模型。

PDF课件

考虑到课程教学及传播大模型知识的需要，《大语言模型》编写团队在书籍出版后特别制作了相应的PDF课件并正式上线。该课件内容除了涵盖中文书中的知识点，还增加了许多最新的研究进展，包括针对Deepseek等最新大模型技术进行了专门介绍。以下是课件大纲：

• 第一课 初识大模型（对应本书第一、二章）：语言模型发展历程、大模型技术基础、GPT和DeepSeek模型介绍
• 第二课 模型架构（对应本书第五章）：Transformer模型介绍、模型详细配置、长上下文模型和新型架构
• 第三课 预训练（对应本书第四、六章）：预训练之数据工程、预训练之具体流程、训练优化、模型参数量与训练效率估计
• 第四课 指令微调（对应本书第七章）：指令微调与常见策略、轻量化微调
• 第五课 人类对齐（对应本书第八章）：人类对齐之基础、人类对齐之进阶
• 第六课 解码与部署（对应本书第九章）：大模型解码、解码效率分析与加速算法、模型压缩
• 第七课 提示学习（对应本书第十章）：提示设计、上下文学习、思维链提示、检索增强生成
• 第八课 复杂推理（对应本书第十一章）：规划与智能体、复杂推理与慢思考

此外还包括评测与资源两个独立课件。 目前，PDF课件已上线中文书网站（https://llmbook-zh.github.io/），感兴趣的读者可前往网站自行下载。

课件展示

我们对GPT和DeepSeek系列模型的发展历程做了详细的介绍。

我们对LLaMA、DeepSeek等模型的后训练流程做了详细解读。

我们还整理了近期非常流行的慢思考技术并做了详细介绍。

ppt课件获取

为了更好地支持大模型的授课普及工作，对于将本纸质书籍列为主要授课书籍的课程，如果需要相应的原始PPT课件进行授课，请使用本机构邮箱邮件联系 batmanfly at ruc.edu.cn 进行申请。

• 邮件标题：《大语言模型》PPT课件-{姓名}-{机构}
• 邮件内容请说明：“已经将本纸质书籍列为主要授课书籍，课程中需有明确的说明（请说明在教学课件中或者教学大纲中说明），PPT课件仅用于课程教学，请列出课程名称。”
• 未经许可，不得二次传播和上网传播。 感谢大家对于大模型综述、大模型中文书的支持，我们将持续努力推动大模型技术的开源与普及。