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「Foundations of Large Language Models」 📚，无论你是一名想继续深入学习大模型的 LLM Engineer，还是刚入门的大模型小白，这本书都可以作为你日常学习的基础书籍。
本书来自：东北大学自然语言处理实验室 Tong Xiao/肖桐 and Jingbo Zhu/朱靖波
本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术。全文分为 Pre-trainning, Generative Models, Prompting, Alignment 四个大章节：
- 第 1 章：介绍预训练的基础知识。这是大型语言模型的核心基础，其中会讨论常见的预训练方法和模型架构。
- 第 2 章：介绍生成式模型，也就是我们通常所指的大型语言模型。在阐述构建这些模型的基本过程后，还将探讨如何扩展模型训练规模及处理长文本。
- 第 3 章：介绍大型语言模型的提示方法。将讨论各种提示策略，以及诸如链式推理和自动提示设计等更高级的方法。
- 第 4 章：介绍大型语言模型的对齐方法。本章的重点是基于人类反馈的指令微调与对齐技术。
完全符合大模型的 lifecycle，可以帮助大家建立结构化的知识架构，避免知识碎片化， 正如书名所示，本书更关注大型语言模型的基础方面，而非全面覆盖所有前沿方法。
如果读者具备一定的机器学习和自然语言处理背景，并对诸如 Transformer 等神经网络有一定了解，那么阅读本书将非常轻松。然而，即使没有相关基础知识也无妨，因为作者力求使每一章的内容尽可能自成体系，确保读者不会因阅读难度过大而感到负担。
整个的排版非常劲道，内容专业度自不必说，更为难得的是其配图全部是 TikZ 绘制而成，这是你如果做书稿排版非常不可多得的排版样例，不管你是要出版英文书籍，博士论文等，都是非常棒的参考素材。Happy LaTeXing！~
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