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揭秘大模型：从原理到实战
GPTGLMLlamaTransformer
介绍
本书从技术角度解析大模型原理，涵盖基础概念、理论基础（Transformer）、主流模型（GPT、GLM、Llama）技术原理，并深入讲解参数高效微调、指令微调、训练与推理优化，最后指导构建私有大模型。适合有开发需求的技术人员。
章节要点
- 第 1 章大模型简介
- 第 2 章大模型理论基础
- 第 3 章OpenAI GPT系列大模型
- 第 4 章清华大学通用预训练模型——GLM
- 第 5 章Meta开源大模型——Llama
- 第 6 章大模型参数高效微调
- 第 7 章大模型指令微调
- 第 8 章大模型训练优化
- 第 9 章大模型推理优化
- 第 10 章AIGC和大模型结合
- 第 11 章大模型和推荐系统结合
- 第 12 章构建私有大模型