《Foundations of Large Language Models 》
最新研究论文，203页！！！ 主要总结了大语言模型（LLMs）的基础概念、技术以及它们的训练和应用方法。
文档旨在提供大语言模型的基础知识与技术指南。它通过分章节的方式，既适合有一定机器学习背景的读者深入学习，也为初学者提供了清晰的入门路径。同时，书中结合实际案例和模型结构，帮助读者理解模型如何通过预训练和提示进行高效的任务适配。
1. 预训练（Pre-training）
描述了预训练模型的发展及其在自然语言处理（NLP）中的重要性。
讨论了无监督学习、监督学习和自监督学习在预训练中的不同应用。
提及了具体的预训练任务，如编码器（BERT）、解码器（GPT）、编码器-解码器（T5）架构的使用。
预训练的目标是开发通用的语言理解和生成能力，减少对特定任务标注数据的依赖。
2. 生成模型（Generative Models）
探讨了解码器为主的语言模型的训练方法。
介绍了大规模模型训练的技巧，包括数据准备、模型修改、分布式训练以及扩展性法则。
涉及长文本建模的问题，并提出了优化策略，如内存共享和位置外推。
3. 提示学习（Prompting）
涵盖了通用提示设计与高级提示方法，如思维链（Chain of Thought）、问题分解、提示优化等。
详细讲解了在上下文学习（In-context Learning）中的提示工程及其示例。
探讨了如何通过少量的示例或指令来实现大模型的适应性。
4. 模型对齐（Alignment）
介绍了对齐技术，包括基于指令的微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
讨论了改进人类偏好对齐的方法，例如奖励建模优化和自动生成偏好数据。
涉及模型推理时的对齐技术和逐步对齐策略。
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最新研究论文，203页！！！ 主要总结了大语言模型（LLMs）的基础概念、技术以及它们的训练和应用方法。
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1. 预训练（Pre-training）
描述了预训练模型的发展及其在自然语言处理（NLP）中的重要性。
讨论了无监督学习、监督学习和自监督学习在预训练中的不同应用。
提及了具体的预训练任务，如编码器（BERT）、解码器（GPT）、编码器-解码器（T5）架构的使用。
预训练的目标是开发通用的语言理解和生成能力，减少对特定任务标注数据的依赖。
2. 生成模型（Generative Models）
探讨了解码器为主的语言模型的训练方法。
介绍了大规模模型训练的技巧，包括数据准备、模型修改、分布式训练以及扩展性法则。
涉及长文本建模的问题，并提出了优化策略，如内存共享和位置外推。
3. 提示学习（Prompting）
涵盖了通用提示设计与高级提示方法，如思维链（Chain of Thought）、问题分解、提示优化等。
详细讲解了在上下文学习（In-context Learning）中的提示工程及其示例。
探讨了如何通过少量的示例或指令来实现大模型的适应性。
4. 模型对齐（Alignment）
介绍了对齐技术，包括基于指令的微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
讨论了改进人类偏好对齐的方法，例如奖励建模优化和自动生成偏好数据。
涉及模型推理时的对齐技术和逐步对齐策略。
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