大语言模型作为AI领域的明星，凭借其强大的语言理解和生成能力，正深刻地改变着人们的生活与工作。其兴起得益于预训练和生成式AI技术的发展，未来将在多领域发挥重要作用，但同时也面临隐私、伦理等挑战。
本书全面介绍大语言模型（Large Language Model，LLM）的前世今生、工作原理、应用实践及未来趋势。全书共4篇：基础篇追溯了大语言模型的起源与兴起，深度揭秘了其工作原理，并对当前现状与研发竞赛进行深入分析，同时展望了其未来发展前景。进阶篇聚焦于模型规模化、提示工程、思维链推理等关键技术，详细介绍了以ChatGPT为代表的大语言模型背后的技术原理，并探讨问答系统在实际应用中的落地实践。高阶篇深入剖析了Transformer架构与预训练模型的核心机制，探讨微调技巧在提升模型性能中的作用，以及大语言模型在多领域的应用实践，同时构建和完善了大语言模型的API生态体系。展望篇探讨了大语言模型如何重塑互联网格局，驱动各行业创新升级及其面临的社会挑战与应对策略，展望了以DeepSeek为代表的大语言模型对未来技术发展与人们生活方式可能带来的深远变革。
本书适合AI从业者、研究人员及对大语言模型感兴趣的读者阅读。
目录
1 大语言模型是什么（了解AI时代大语言模型的前世今生）2
2 大语言模型是如何工作的（解密大语言模型的工作原理）22
3 深度剖析大语言模型的现状与研发竞赛（企业与科研院所的竞相角逐与创新探索）40
进阶篇 与模型互动
4 模型规模化效应：评估模型性能指标（选择适用的模型规模，实现资源优化配置）53
5 语境内学习：利用提示工程有效提升服务（利用提示控制语言模型，推动智能系统的应用）62
6 思维链（CoT）推理：加强文本逻辑和连贯性（提升模型的语言理解和生成水平）75
7 指令微调器：优化模型在特定任务中的表现（提供高效的智能解决方案）84
8 人类反馈强化学习：实现个性化和协同学习（利用人类反馈实现模型学习的精准性和个性化，促进人机协同合作）89
9 ChatGPT热潮：深度解析其学习来源和问答精度（探究ChatGPT的学习数据和黑匣子技术，提升人机交互质量）94
10 问答系统实践：将ChatGPT融入大语言模型应用的 地位（文档检索模型，实现智能化和个性化应用效果的 体验）105
高阶篇 模型应用与实践
11 深度解析Transformer核心机制：从自注意力机制到文本生成（Transformer推动自然语言处理技术进步）118
12 预训练语言模型解析：GPT、RoBERTa、T5（透视预训练语言模型的丰富表达与跨语言能力）144
13 模型微调深入分析：揭秘自然语言处理任务（情感分析、自然语言推理、语义相似度和语境多项选择的微调技巧）164
14 摘要生成：提高信息获取效率的精练技术（探讨如何提高信息获取效率，助力知识传播与创新）176
15 命名实体识别：助力多领域NLP应用的信息提取（深度挖掘文本中有价值的信息，为多领域应用提供强大支持）180
16 语句嵌入：优化文本处理与理解技术（发掘语句嵌入的应用潜力，提升智能系统的服务能力）189
17 大语言模型API框架生态：打造智能应用部署新范式（基于RAG、LangChain和分布式的创新工具与生态系统建设）192
展望篇 迎接大语言模型
18 大语言模型对未来互联网的影响（大语言模型技术将推动新一代技术平台的形成）208
19 大语言模型在各行业的应用前景（大语言模型在医疗、金融、教育等垂直行业的创新应用和潜力）212
20 大语言模型时代的社会挑战与应对（大语言模型应用可能带来隐私安全、社会伦理与公平等问题）225
21 大语言模型技术的发展趋势（展望大语言模型未来的技术突破）230
22 大语言模型对人类生活的影响（大语言模型技术如何改变人们的日常生活、工作、交流方式）233
23 深探智能：DeepSeek大模型技术的新里程（ 中文AI新纪元，开启人机共生新篇章）235
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