大型语言模型实战指南PDF全格式分享

本书深入探讨了大型模型的各个方面，从基础理论到算法实现，再到数据构造流程和模型微调，以及偏好对齐方法。书中不仅提供了丰富的理论知识，还详细指导读者如何构建各种应用程序，如角色扮演、信息抽取、知识问答和AIAgent等。此外，国内多家知名大模型团队的负责人对本书给予了高度评价，并强烈推荐。通过阅读本书，读者将获得以下知识：

1. 大型语言模型的基础知识，涵盖模型架构、领域特定模型以及性能评估方法。
2. 大模型微调的详细步骤，包括数据收集、清洗、筛选和微调训练的技术细节。
3. 大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐技术。

本书内容丰富，结构清晰，适合对大模型感兴趣的专业人士和学者阅读。通过本书的深入讲解和指导，读者将能够全面了解大模型的各个方面，并掌握构建各种应用程序的实用技能。

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