今年4月中旬, 人大赵鑫教授团队出书了《大语言模型》一书, 作为第一本中文大语言模型教程, 立刻引起广泛关注, 该书内容偏综述, 非常系统性地介绍了大语言模型的基本原理、核心技术和研究进展, 对于了解大语言模型的全貌会有非常好的帮助。征得作者赵鑫老师许可, 本文整理了该书的学习笔记。笔者以思维导图形式记录了全书各章节知识点，希望可进一步加深对大语言模型全貌的理解。
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《大语言模型》综述书籍链接: https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io
第一章 引言（大模型发展历程、重要技术概览）
第二章 基础介绍（Scaling Law、GPT系列模型发展历程）
第三章 大模型资源（开源模型、数据、代码库）
第四章 数据准备（数据收集、清洗、配比、课程方法）
第五章 模型架构（Transformer 结构、大模型主流架构、细节改进）
第六章 模型预训练（预训练任务、优化参数设置、并行训练方法）
第七章 指令微调（指令数据收集与合成方法、指令微调策略与作用）
第八章 人类对齐（3H标准、RLHF算法、非RL算法）
第九章 解码与部署（解码生成算法、解码加速算法、模型压缩算法）
第十章 提示学习（基础提示方法、上下文学习、思维链）
第十一章 规划与智能体（复杂规划方法、智能体搭建方法）
第十二章 评测（评测指标与方法、基础与高级能力评测、评测体系）
第十三章 应用（概览研究领域与专业领域的应用）
第十四章 总结
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