来了来了，这本浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材终于出版了！本书第一版包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。

为便于阅读，每章分别以一种动物为内容为背景，对具体技术进行说明，故本册以六种动物作为封面。当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解，如有谬误，恳请大家多提问题，多多赐教后续，作者团队构建继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。

相关内容也将补充到本书的后续版本中，期待封面上的动物越来越多，以下是当前版本的内容目录。

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课程目录

1 语言模型基础 8

• 1.1 基于统计方法的语言模型 9
• 1.2 基于RNN的语言模型 14
• 1.3 基于Transformer的语言模型 19
• 1.4 语言模型的采样方法 25
• 1.5 语言模型的评测 30

2 大语言模型架构 40

• 2.1 大数据+大模型→新智能 41
• 2.2 大语言模型架构概览 47
• 2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型 56
• 2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型 66
• 2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型 73
• 2.6 非Transformer架构 89

3 Prompt工程 104

• 3.1 Prompt工程简介 105
• 3.2 上下文学习 114
• 3.3 思维链 122
• 3.4 Prompt技巧 128
• 3.5 相关应用 145

4 参数高效微调 158

• 4.1 参数高效微调简介 159
• 4.2 参数附加方法 163
• 4.3 参数选择方法 171
• 4.4 低秩适配方法 174
• 4.5 实践与应用 180

5 模型编辑 192

• 5.1 模型编辑简介 193
• 5.2 模型编辑经典方法 201
• 5.3 附加参数法：T-Patcher 212
• 5.4 定位编辑法：ROME 217
• 5.5 模型编辑应用 227

6 检索增强生成 236

• 6.1 检索增强生成简介 236
• 6.2 检索增强生成架构 243
• 6.3 知识检索 251
• 6.4 生成增强 263
• 6.5 实践与应用 278

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