浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版书来啦。这本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。

作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。

本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六章内容。为增加本书的易读性，每章分别以一种动物为背景，对具体技术进行举例说明，故此本书以六种动物作为封面。当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提issue，多多赐教。

👉CSDN大礼包🎁：这本LLM大模型书籍《大模型基础》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

后续，作者团队还将继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将陆续补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多。

本书目录

目录：

1 语言模型基础

• 1.1 基于统计方法的语言模型
• 1.2 基于RNN的语言模型
• 1.3 基于Transformer的语言模型
• 1.4 语言模型的采样方法
• 1.5 语言模型的评测

2 大语言模型架构

• 2.1 大数据+大模型→新智能
• 2.2 大语言模型架构概览
• 2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
• 2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
• 2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型
• 2.6 非Transformer架构

3 Prompt工程

• 3.1 Prompt工程简介
• 3.2 上下文学习
• 3.3 思维链
• 3.4 Prompt技巧
• 3.5 相关应用

4 参数高效微调

• 4.1 参数高效微调简介
• 4.2 参数附加方法
• 4.3 参数选择方法
• 4.4 低秩适配方法
• 4.5 实践与应用

5 模型编辑

• 5.1 模型编辑简介
• 5.2 模型编辑经典方法
• 5.3 附加参数法：T-Patcher
• 5.4 定位编辑法：ROME
• 5.5 模型编辑应用

6 检索增强生成

• 6.1 检索增强生成简介
• 6.2 检索增强生成架构
• 6.3 知识检索
• 6.4 生成增强
• 6.5 实践与应用
  
  

👉CSDN大礼包🎁：这本LLM大模型书籍《大模型基础》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​