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内容简介：本书分为四篇，第一篇介绍了大语言模型的发展历程、核心概念、关键技术等内容。第二篇深入探讨了大语言模型的主流架构、训练方法、创新技术以及模型编辑、微调和测评等方面的知识，全面解析了大语言模型的技术体系。第三篇聚焦于大语言模型应用开发，包括开发理论框架、提示工程、思维链、检索增强生成和智能体等内容，详细讲解了大语言模型在不同场景下的开发流程和实践技巧。第四篇对大语言模型的发展方向、多模态融合以及技术思考等前沿话题进行了展望和探讨。