前??言

理解語言和通過語言進行交流的能力是人類互動的重要組成部分。長期以來這種能力被認為是人類智力的標志。近年來，隨著自然語言處理和深度學習技術的不斷進步，人們對開發(fā)大語言模型（Large Language Model，LLM）的興趣激增。ChatGPT是一種可以生成類人文本的大語言模型，一經推出便風靡全球。GPT-4模型的問世進一步激發(fā)了人們對大語言模型的熱情，其對語言處理和人工智能的潛在影響不容小覷。

大語言模型的快速發(fā)展激發(fā)了我寫這本書的靈感。隨著語言模型變得越來越強大和復雜，向讀者全面介紹這些模型的基礎知識和前沿發(fā)展變得至關重要。在本書中，我希望解釋大語言模型背后的基本概念，并探索該領域的最新趨勢和發(fā)展。

鑒于大語言模型對社會的重大影響，我感到寫這本書的時間很緊迫。這些模型有可能徹底改變我們的交流、學習和工作方式。它們可以提高我們對復雜問題的理解、促進決策并增強我們的創(chuàng)造力。然而，大語言模型也會引發(fā)道德問題，如隱私、偏見和責任。因此，必須了解這些模型的潛力和局限性，才能借助它們的力量來獲得更大的利益。我關注的不僅僅是過去和現在。我還想激勵讀者展望未來，探索大語言模型的前沿領域。未來幾年我們可以期待哪些新的突破？這些模型將如何發(fā)展并適應新的挑戰(zhàn)和領域？會出現哪些新的應用和用例？

第1章概述了LLM的辯論、爭議和未來發(fā)展方向。第2章討論了語言模型和分詞的基礎知識。第3章深入闡釋了Transformer架構。第4章深入分析了LLM的預訓練，涉及預訓練目標和解碼策略，而第5章探討了這些模型的上下文學習和輕量級微調。第6章～第9章介紹了LLM領域的一些進展，包括并行、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型，以及根據人類偏好調整語言模型。第10章探討了LLM如何幫助減少偏見和有害性，這是人工智能領域一個日益重要的方面。第11章將重點轉移到視覺語言模型上，探討如何將視覺信息整合到語言模型中。第12章闡釋了語言模型對環(huán)境的影響，包括能源消耗、溫室氣體排放等問題。

本書是為自然語言處理、機器學習以及人工智能領域的學生、研究人員及從業(yè)者精心打造的。對于LLM對社會的影響和潛在價值感興趣的人士（包括政策制定者、教育工作者及記者），本書同樣有用。隨著大語言模型的不斷發(fā)展和對人工智能未來趨勢的塑造，我衷心希望這本書能夠成為對這一充滿挑戰(zhàn)且發(fā)展迅速的領域感興趣的人士的寶貴資源。

寫書從來都不是孤軍奮戰(zhàn)，在此我要向所有在整個寫作過程中支持我的人表示最深切的感謝。首先，我要感謝我的家人，感謝他們堅定不移的愛、支持和耐心。他們的鼓勵和理解對我投入必要的時間和精力來完成這本書至關重要。

我也感謝我的導師和合作者，他們?yōu)槲姨峁┝藢氋F的見解和反饋。我還要感謝大語言模型領域的研究人員、工程師等，感謝他們的奉獻和貢獻，是他們啟發(fā)和指導了我的工作。我還要感謝出版社的編輯及制作團隊為本書的出版所付出的不懈努力。

最后，我要感謝本書的讀者，感謝你們對大語言模型主題的興趣和參與。你們的熱情是我撰寫這本書的動力。我希望這本書能成為一份寶貴的資源，并激勵人們在這個令人興奮和快速發(fā)展的領域進一步研究和發(fā)展。

熊濤