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。

在大语言模型重塑千行百业的浪潮中，掌握大语言模型相关知识，是把握技术变革趋势、推动产业创新升级、应对未来挑战的关键所在，也是在数字化时代提升个人竞争力的重要基石。本书以专业且通俗的笔触以及幽默精美的漫画系统拆解大语言模型的技术奥秘与应用实践，从 Transformer 架构的深度剖析，到人类反馈强化学习的算法解析，再到 RAG 框架与 LangChain 工具链的构建，为读者呈现清晰的技术原理。同时，书中丰富的产业案例，如医疗 AI 病理诊断、教育智能建议等，为产业决策者指明 人工智能 产业创新 的方向；对技术伦理、应用前景的探讨，更为政策研究者提供深度思考素材。无论是深耕技术的开发者、布局产业的决策者，还是关注趋势的研究者，都能从本书中获得启发，把握大模型发展的脉搏，助力 人工智能 战略落地，推动新质生产力蓬勃发展。

在科技日新月异的今天，AI已经成为推动社会进步的重要力量。而在AI的广阔天地里，大语言模型无疑是最耀眼的明星之一。它以惊人的速度走进人们的视野，改变着人们的生活方式、工作方式和交流方式。那么，什么是大语言模型？它是如何工作的？又将如何影响人类的未来？让我们一同踏上这场探索大语言模型奇妙世界的旅程。初识大语言模型大语言模型这一AI领域的璀璨明珠，其诞生与发展并非一蹴而就，而是AI技术长期积累与创新的结晶。从早期的简单规则系统，到统计学习方法的兴起，再到深度学习技术的蓬勃发展，每一步都为大语言模型的问世奠定了坚实的基础。近年来，随着预训练模型的崛起和生成式AI时代的来临，大语言模型终于以其强大的语言理解和生成能力，走进了人们的视野。预训练模型通过海量无监督学习，从浩如烟海的文本数据中提炼出语言的精髓，赋予模型以广泛的语言智慧。而生成式AI技术的突破，则让大语言模型能够生成流畅自然、富有逻辑的文本，甚至在某些场景下，其表现已与人类相媲美。这一系列的进步，不仅推动了AI技术的飞速发展，更激发了各大企业和科研院所对大语言模型的热烈追捧和深入研究。在这场激烈的研发竞赛中，我们见证了无数令人振奋的成果。从ChatGPT等明星产品的横空出世，到科研院所不断探索的新技术和新方法，大语言模型正以其独特的魅力，引领着AI领域的新风尚。同时，国产大语言模型的开发及竞争也显得尤为重要，它不仅关乎我国在AI领域的国际地位，还将推动我国相关产业的蓬勃发展。与模型互动与大语言模型的互动，既是一场智慧的较量，也是一次艺术的探索。为了充分发挥大语言模型的潜力，我们需要深入了解其工作原理和特点，并掌握一系列关键的互动技巧。模型规模化效应是我们必须考虑的重要因素。通过合理选择模型规模，我们可以实现资源的优化配置，既确保模型的卓越性能，又降低运算成本，实现高效与经济的完美平衡。语境内学习则是提升大语言模型应用效果的秘籍。通过巧妙的提示工程，我们可以精准地引导模型的行为，使其更加贴合我们的需求和期望。同时，思维链推理技术的引入，进一步增强了文本的逻辑性和连贯性，让模型的语言理解和生成能力更上一层楼。此外，指令微调器和人类反馈强化学习也是优化大语言模型表现的神器。指令微调器允许我们根据特定任务的需求，对模型进行精细化的调整，使其在该任务上大放异彩。而人类反馈强化学习，则通过引入人类的智慧与判断，让模型更加深入地理解人类的需求和意图，从而提供更加精准、个性化的服务。模型应用与实践大语言模型的应用领域广泛而深远，它正以其强大的能力改变着世界。在自然语言处理领域，大语言模型能够轻松应对各种复杂的语言任务，如在文本分类、情感分析、自然语言推理等方面，展现出惊人的智能与效率。在智能问答方面，大语言模型更是大放异彩。它能够根据用户的问题，迅速提供准确、全面的答案，让信息交流变得更加便捷与高效。同时，在文本生成领域，大语言模型也展现出了非凡的创造力，它能够生成连贯、自然的文本，为创作和编辑提供强大的支持。以Transformer为核心机制的预训练语言模型，是大语言模型中的重要一员。它通过自注意力机制和卓越的文本生成能力，推动了自然语言处理技术的飞速发展。GPT、RoBERTa、T5等模型，凭借其出色的表现，已成为业界的佼佼者，并在跨语言处理等领域展现出了广阔的应用前景。在大语言模型的应用实践中，我们还见证了诸多创新的工具和生态系统的涌现。这些框架和工具，如RAG、LangChain、LlamaIndex、LM Studio等，为大语言模型的部署和应用提供了便捷、高效的解决方案。同时，分布式学习技术的引入，使得大语言模型的训练和应用更加高效、可扩展，为AI技术的普及和应用奠定了坚实的基础。迎接大语言模型大语言模型的未来，充满了无限的可能与挑战。它将继续推动AI技术的发展与突破，为我们的生活、工作和交流带来更多的便利与惊喜。在互联网领域，大语言模型将引领新一代技术平台的形成，重塑互联网交互体验，让信息交流更加智能、高效。然而，大语言模型的应用也伴随着一系列挑战与问题。隐私安全、社会伦理与公平等问题是我们必须正视并努力解决的难题。我们不能因为技术的便利而忽视这些问题的存在与影响，只有在保障用户隐私和安全的前提下，才能更好地推动大语言模型的应用与发展。展望未来，大语言模型将继续在AI领域发挥举足轻重的作用。它将不断突破技术的限制与应用的边界，为我们带来更多前所未有的惊喜与可能。同时，我们也期待看到更多创新的应用和解决方案涌现出来，共同推动AI技术的进步与发展。在这场探索大语言模型奇幻世界的旅程中，我们见证了 AI 技术的飞速发展与应用的广泛拓展。我们相信，在未来的日子里，大语言模型将继续为我们创造更多的价值与可能。让我们携手并进，共同迎接大语言模型时代的到来！

王符伟人工智能领域专家，IT与艺术融合两栖图书作者。擅长将深奥晦涩的技术，以独具匠心的插画形式进行生动拆解，让复杂的技术变得趣味横生、易于理解。引领读者在探索技术的旅途中，感悟生活的哲理与智慧，体验科技与艺术交融的独特魅力。曹宇九三学社社员、副教授，现就职于上海城建职业学院，深耕科研与教学工作近二十年。兼任上海九三学社市社制造专工委委员、硕士研究生导师及高级职称评审委专家等职务。长期专注于计算机应用技术领域，在教学与研究上成果斐然。成功主持多个企业级项目，在专业领域发表数十篇学术论文。已出版《分布式应用开发框架研究》《Sprinud Alibaba 与 Kubernetes 微服务容器化实践》等十余部专著。

序言1序言2前言基础篇 初识大语言模型1 大语言模型是什么（了解AI时代大语言模型的前世今生） 21.1 大语言模型什么时候突然走进我们的视野 21.2 追溯大语言模型的前世 31.3 预训练模型的兴起：AI进化的方向 61.4 生成式AI时代的到来：大语言模型TOP-1 92 大语言模型是如何工作的（解密大语言模型的工作原理） 222.1 大语言模型：放大版的生成式AI 222.2 大语言模型的左膀右臂：微调与提示 252.3 大语言模型 ：AI平台时代的到来 312.4 大语言模型生态的繁荣：第三方框架与软件库的持续发展与完善 342.5 开源大语言模型：驱动未来AI腾飞的灵魂 373 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） 403.1 AI技术的持续创新与突破 403.2 加速发展 突破想象力的AI产品不断涌现 413.3 企业：资金与数据的双重驱动 423.4 科研院所：学术与技术的深度融合 433.5 国产大语言模型的开发及竞争的意义 443.6 未来竞争的焦点 453.7 基准测试：揭秘大语言模型的性能密码 47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） 534.1 如何衡量模型的规模 534.2 权衡FLOPS与Accuracy 584.3 模型的选择策略 605 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） 625.1 走近提示工程 625.2 提示工程驱使语言模型万能化 655.3 懂提示的AI会驱逐程序员吗 675.4 熟悉几种具体的提示形式 716 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） 756.1 趣聊思维链推理，让AI更聪明更有逻辑 756.2 巧用思维链，改善LLM推理能力 776.3 提高思维链推理的稳健性 806.4 思考树（ToT）：进化版的思维链 817 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） 847.1 有效利用已有的数据集 847.2 与指令微调容易混淆的技术 857.3 指令微调存在的问题和挑战 878 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） 898.1 强化学习的奖励机制 898.2 奖励标准的考量 918.3 奖励标签能否AI化 929 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） 949.1 LLM的学习数据从哪里来 949.2 LLM通过深度学习提高精度 959.3 LLM生成的文章很自然 1009.4 LLM也懂巧妙措辞吗 1029.5 LLM的语言风格很文雅 10310 问答系统实践：将ChatGPT融入大语言模型应用的领先地位（文档检索模型，实现智能化和个性化应用效果的极致体验） 10510.1 问答系统是什么 10510.2 问答系统的基本类型 10810.3 包含文档检索的问答系统 11010.4 将文档检索模型用于专业问答 112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） 11811.1 Transformer工作原理 11811.2 词嵌入，文本的数值化表示 12011.3 神经网络中的词嵌入应用 12511.4 注意力机制，聚焦关键信息 12811.5 趣解Query-Key-Value机制 13011.6 Transformer的文本生成能力 14112 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） 14412.1 文字预测的过程 14412.2 GPT：文本生成的鼻祖 15012.3 BERT?RoBERTa：文本生成的新思路 15212.4 T5：模型融合的全新范式 15412.5 模型如何应对多语言任务 15612.6 中文处理策略：微观视角的分词 16013 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） 16413.1 大语言模型擅长的基本任务 16413.2 情感分析：本质是文本分类 16613.3 自然语言推理：机器理解文本的逻辑思维挑战 16913.4 微调与语义相似度的结合：智能的双重奏 17113.5 多项选择问答：打造智能问答高手 17313.6 LoRA微调策略 17414 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） 17614.1 摘要生成的基本概念 17614.2 面向查询VS非面向查询 17815 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） 18015.1 什么是命名实体识别 18015.2 有哪些基本任务 18215.3 解决任务的基本方法 18516 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） 18916.1 什么是语句嵌入 18916.2 解锁语义相似度计算，赋能智能问答 19017 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） 19217.1 为什么要重视API框架生态 19217.2 RAG：结合信息检索的方法创新 19417.3 RAG对大语言模型进化的影响 19617.4 LangChain登场：智链地球村 19917.5 LlamaIndex：轻松打造个性化问答聊天 20117.6 LM Studio：你的私人AI实验室 20317.7 分布式学习：多GPU与多节点训练 204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） 20818.1 新一代技术平台的构建 20818.2 互联网交互体验的重塑 21019 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） 21219.1 医疗与AI跨越式融合与创新 21219.2 AI病理诊断与未来健康 21519.3 AI走近焦虑抑郁防线 21719.4 AI为下一代教育提供有效建议 22119.5 AI无雇员超市的兴起 22219.6 AI语音产品与人类的积极互动 22320 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） 22520.1 不是所有的数据都有权获取 22520.2 不能因为是AI就与伦理无关 22620.3 AI可以涉足公平性任务吗 22821 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） 23021.1 AI监控街道交通真的很有效吗 23021.2 AI解析通缉犯特征 23122 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） 23323 深探智能：DeepSeek大模型技术的新里程（引领中文AI新纪元，开启人机共生新篇章） 23523.1 破茧而出：DeepSeek的诞生背景 23523.2 智芯跃迁：技术解码与创新突破 23623.3 智启未来：应用图景与社会影响 238参考文献 242