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内容简介：本书系统地介绍了大语言模型的理论基础、技术架构、应用实践和发展趋势，旨在为读者深入了解大语言模型相关知识提供参考。本书共10章，从逻辑上分为四部分：第一部分由语言模型的基本概念入手，介绍了大模型的基础构件、技术发展的脉络及范式，以及模型对齐的方法；第二部分详细介绍了大模型的评测与分布式训练的基本原理；第三部分着重介绍了大模型在垂直场景的应用、知识融合与工具使用的方法及大模型优化的高级话题；第四部分展望了大模型未来的发展方向和挑战。