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内容简介：本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型。在模型的结构方面，涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型；在模型的数据基础方面，既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感。