本书总结了国内大模型技术的研究新进展及应用成果

近年来，大模型技术飞速发展，从架构演进统一到训练方式转变，再到模型高效适配，大模型技术引发了机器学习范式的一系列重要革新，为通用人工智能发展提供了一种新的手段。本书主要叙述了大模型技术的近期新发展概况、应用实例、当前及未来需要注意和解决的问题。内容包括：大模型技术概述、语言大模型技术、多模态大模型技术、大模型技术生态、大模型的开发训练与推理部署、大模型应用、大模型的安全性、大模型技术的问题总结与思考。

第1章大模型技术概述
1.1大模型技术的发展历程
1.2大模型技术的生态发展
1.3大模型技术的风险与挑战
第2章语言大模型技术
2.1Transformer架构
2.2语言大模型架构
2.3语言大模型关键技术
第3章多模态大模型技术
3.1多模态大模型的技术体系
3.2多模态大模型的关键技术
第4章大模型技术生态
4.1典型大模型平台
4.2典型开源大模型
4.3典型开源框架与工具
4.4大模型的训练数据
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