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小伍

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名单公布!【书籍评测活动NO.30】大规模语言模型:从理论到实践

本期评测名单如下

谢先生、黄一帅哥、ele2022、jf_34040148

请以上几位大佬联系工作人员(微信:elecfans123)领取书籍进行评测,如在5个工作日内未联系,视为放弃本次试用评测资格!


2022年11月,ChatGPT的问世展示了大模型的强大潜能,对人工智能领域有重大意义,并对自然语言处理研究产生了深远影响,引发了大模型研究的热潮。

距ChatGPT问世不到一年,截至2023年10月,国产大模型玩家就有近200家,国内AI大模型如雨后春笋般涌现,一时间形成了百家争鸣、百花齐放的发展态势。

“大模型”当之无愧地承包了2023年科技圈全年的亮点!

那么,对IT圈的科技从业者来说,应该做什么?

拥抱技术变革,理解产业市场,找到适合自己的位置。

大模型市场可以分为通用大模型和垂直大模型两大类。

大模型的代表ChatGPT是通用大模型,也是许多国内厂家对标的大模型,以技术攻克为目的。国内的文心一言就属于这一类。

垂直大模型,聚焦解决垂直领域问题,是在通用大模型的基础上训练行业专用模型,应用到金融、医疗、教育、养老、交通等垂直行业,使大模型领域化、商业化,做到实际应用落地。

为了使更多的自然语言处理研究人员和对大语言模型感兴趣的读者能够快速了解大模型的理论基础,并开展大模型实践,复旦大学张奇教授团队结合他们在自然语言处理领域的研究经验,以及分布式系统和并行计算的教学经验,在大模型实践和理论研究的过程中,历时8个月完成 《大规模语言模型:从理论到实践》 一书的撰写。希望这本书能够帮助读者快速入门大模型的研究和应用,并解决相关技术问题。

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本书一经上市,便摘得京东新书日榜销售TOP1的桂冠,可想大家对本书的认可和支持!

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这本书为什么如此受欢迎?它究竟讲了什么?下面就给大家详细~~

本书主要内容

本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段——预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习展开,详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点及实践经验。

预训练阶段需要利用包含数千亿甚至数万亿单词的训练数据,并借助由数千块高性能GPU 和高速网络组成的超级计算机,花费数十天完成深度神经网络参数的训练。这一阶段的难点在于如何构建训练数据,以及如何高效地进行分布式训练。

有监督微调阶段利用少量高质量的数据集,其中包含用户输入的提示词和对应的理想输出结果。提示词可以是问题、闲聊对话、任务指令等多种形式和任务。这个阶段是从语言模型向对话模型转变的关键,其核心难点在于如何构建训练数据,包括训练数据内部多个任务之间的关系、训练数据与预训练之间的关系及训练数据的规模。

奖励建模阶段的目标是构建一个文本质量对比模型,用于对有监督微调模型对于同一个提示词给出的多个不同输出结果进行质量排序。这一阶段的难点在于如何限定奖励模型的应用范围及如何构建训练数据。

强化学习阶段 ,根据数十万提示词,利用前一阶段训练的奖励模型,对有监督微调模型对用户提示词补全结果的质量进行评估,与语言模型建模目标综合得到更好的效果。这一阶段的难点在于解决强化学习方法稳定性不高、超参数众多及模型收敛困难等问题。

除了大语言模型的构建,本书还介绍了大语言模型的应用和评估方法,主要内容包括如何将大语言模型与外部工具和知识源进行连接、如何利用大语言模型进行自动规划,完成复杂任务,以及针对大语言模型的各类评估方法。

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作者介绍:

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申请时间

2024年3月11日——2024年4月11日

活动参与方式

1、在本帖下方留言回帖说说你想要这本书的理由15字以上。

2、我们将从本帖留言中每5层楼挑选1位幸运者赠送书籍,共赠送4本。若有效回帖楼层数超过25则按照每5层抽选1位获奖者以此类推。

3、请在收到书籍后2个星期内提交不少于2篇试读报告要求300字以上图文并茂。

4、试读报告发表在电子发烧友william hill官网 >>社区活动专版标题名称必须包含 【大规模语言模型:从理论到实践】+自拟标题

注意事项

1、活动期间如有作弊、灌水等违反电子发烧友william hill官网 规则的行为一经发现将立即取消获奖资格

2、活动结束后获奖名单将在william hill官网 公示请活动参与者尽量完善个人信息如管理员无法联系到选中的评测者则视为自动放弃。

3、申请人收货后14天内未完成书评无权将书籍出售或转赠给他人。如无法在收货后14天内提交书评请将书籍退回电子发烧友william hill官网 运费自理。

4、如有问题请咨询工作人员(微信:elecfans123)。

5、电子发烧友对本活动具有最终解释权。

回帖(11)

jf_24131451

2024-3-12 08:39:05
这本书我特别想读,理由可不少呢!
大语言模型现在可是个热门话题,大家都觉得它超厉害,能帮我们做很多事情,比如翻译、回答问题之类的。我就特别好奇,它到底是怎么做到的呢?这本书就能告诉我答案,让我了解大语言模型是怎么构建起来的,每个阶段都用了什么算法、数据,还有可能会遇到什么困难。

书里还讲了很多实践经验,这可都是宝贵的财富啊!我在实际工作中肯定也会遇到各种各样的问题,有了这些经验,我就能少走弯路,更快地解决问题了。我也想通过学习这本书,让自己变得更厉害,跟上这个时代的步伐。说不定以后我也能在人工智能领域做出点贡献呢!
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sun

2024-3-12 16:09:24
对这本书很感兴趣,作者水平很高,内容丰富全面,理论和时间相结合,非常有用!感谢作者的贡献,希望有机会拜读本书。
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sun

2024-3-12 16:15:29
希望有机会活得这本书呀,这本书看上去很好,大模型相关知识全面,有理论有实践,相信适合初学以及加深巩固知识的研究者。希望志同道合的人交流
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黄一帅哥

2024-3-13 19:03:16
正好最近在学习大模型相关的知识。这本书也是我找到的非常好的一本书,首先对机器学习、深度学习以及神经网络的基础知识有深入的理解。这包括常见的优化算法、激活函数、损失函数等。
其次讲解了常用框架,大规模模型训练通常依赖于特定的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等。你需要学习这些框架的基本操作和API,以便能够构建和训练模型。
然后介绍研究算法和模型结构:了解不同的算法和模型结构,如Transformer、BERT、GPT等,并理解它们在大规模数据上的工作原理和优势。这些模型结构通常用于处理大量数据并生成高质量的预测。
除此之外又介绍了大规模模型训练需要利用分布式计算技术来加速训练过程。你需要学习如何使用多个GPU或CPU进行并行计算,以及如何使用分布式计算框架 来管理多个计算节点。
还有数据预处理和增强相关的知识,了解数据预处理和增强的技术,包括数据清洗、归一化、特征提取等。这对于提高模型性能和稳定性至关重要。
最后使用一些案例介绍如何进行调参和优化,大规模模型训练涉及大量的超参数,如学习率、批次大小、正则化参数等。你需要学习如何调整这些参数以优化模型性能,并了解常见的优化技术,如梯度裁剪、学习率衰减等。
希望有机会可以阅读到这本书。
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jf_1137202360

2024-3-15 10:01:24
正好在做AI芯片相关SDK开发工作,运行AI模型和应用,本人更多是负责底层开发,对AI模型不是很了解,
但是对AI模型本身比较感兴趣,了解AI模型的构建,训练,才能更好的设计好的SDK,使得软硬件协同更高效,
本书理论结合实践,所以对本书比较感兴趣,
尤其对数据并行,流水线等内容比较感兴趣,因为这些都依赖于硬件的而相关特性进行优化,才能达到好的效能
预计从以下方面分享学习
1.概览本书分享本书内容和质量。
2.详读各章节,分享各章节内容笔记。
3.结合感兴趣的章节和工作实践,分享几个实践案例。
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ele2022

2024-3-15 10:42:55
随着大模型技术的发展,各种大模型产品层出不穷。对于初学者,非常希望有一本书能带着入门。而看到这本书,对大语言模型领域进行了深入而系统的探讨,对于希望了解大语言模型理论基础与实践应用的读者来说,也是具有很高的参考价值。
首先,该书从理论层面详细介绍了大语言模型的基本原理,包括语言模型LLM、分布式模型训练 性能调优方法 以及强化学习等核心概念。这使得读者能够深入理解大语言模型的运作机制,为后续的实践应用打下坚实的理论基础。
其次,该书注重实践应用,通过具体案例和框架(如Deepspeed-Chat等)来展示大语言模型的实现过程。这不仅有助于读者将理论知识与实际操作相结合,还能够让读者更好地掌握大语言模型的应用技巧和方法。
此外,该书还关注大语言模型领域的最新进展,如GPT-4等新技术。这使得读者能够及时了解行业前沿动态,从而更好地把握大语言模型的发展方向。
希望我能有机会阅读到这本书。本身大语言模型涉及的技术较为复杂,初学者可能需要花费更多的时间和精力来消化书中的内容,我希望可以跟随作者的技术实现的具体步骤和代码示例去入门大模型。
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Cool

2024-3-15 22:10:41
AI大模型是当前技术潮流,随着算力的不断提高,大模型训练与应用不断迸发出勃勃生机,这本书从理论到实践,介绍大规模语言模型,很适合对大模型的入门,研究和应用,希望有机会品读,拓展技能,为国内AI生态贡献一份力量。
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梁坚斌LeoLiang

2024-3-17 15:05:10
现在大模型这个话题已经很火了,不仅有基于大模型的产品,还有很多大模型开发相关的工作。
我想通过这本书了解大模型的原理和技术,看看能不能接触一下大模型这个领域的工作机会。
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jf_34040148

2024-3-19 13:26:36
大模型LLM发展到今天,很多翻译网站依然把LLM翻译成法学硕士,不得不对他们的产品表示怀疑。 而国内外“天天工业革命,夜夜文艺复兴”的大模型风浪,也将这股风潮卷向各行各业,一方面,它带来了人力和效率的提升,另一方面,也带来了就业压力,从旁观者的角度,甚至带来了资源的浪费和复用,许多本不需要大模型的项目纷纷上马,令人唏嘘。读到这里,希望更加深入地了解大模型的机理、作用和应用场景,让大模型为我所用,用到实处,而不是空壳套用。
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jf_39110170

2024-3-20 09:52:36
对此书非常感兴趣,可以把自己工作中的知识与此书结合,让更多的人可以了解此书,在william hill官网 上发布原创的注释注解内容,让更多的人可以理论结合实际,以做实物的方法来了解此书。可以把此书的应用实物的频和图片在本william hill官网 上发出来,让大家看看此书的实际应用场景,和价值。
william hill官网 上有我试用的帖子与项目,网名叫做“还没吃饭”  “jf_39110170”本人试读[经验] :

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位萌

2024-4-6 21:48:12
目前大语言模型非常火热,日常也接触过一些,有一定的机器学习、自然语言处理或其他相关领域的知识背景。希望可以通过这本书尝试将书中的内容与这些知识进行关联。这有助于更好地理解大语言模型的原理和技术,并将其与其他领域的知识进行融合。
通过对这本书的大致了解,可以在阅读原理部分时,要重点关注大语言模型的工作原理、模型架构、训练算法等方面的内容。尝试理解模型是如何从数据中学习并生成文本的,以及不同算法和技术对模型性能的影响。
另外书中也有一些工程实践的案例,包含具体的项目案例和代码实现。希望在阅读这部分时,可以尝试跟随书中的步骤进行实践,通过动手操作来加深对理论知识的理解。同时,也可以参考书中的案例分析,了解大语言模型在实际应用中的效果和局限性。如果在阅读过程中遇到难以理解的部分或想要深入了解某个话题,可以查阅相关的学术论文、技术博客或其他补充资料。这些资料可以提供更深入的理解和更广泛的视角。
非常不错的一本书,希望有机会能试读这本书。
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