前言

为何写作本书

自人类在20世纪40年代发明第一台计算机以来，计算机科学一直在高速发展。在过去的几十年里，计算机的计算速度和存储容量都大幅提高，促进了人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的发展和应用。随着深度学习技术的蓬勃发展，自然语言处理迅速崛起为人工智能领域的核心研究方向。在这个过程中，大语言模型（Large Language Model，LLM，本书简称为“大模型”）应运而生，成为自然语言处理领域近年来的一个重要成果。2022年11月30日，OpenAI推出新一代大模型ChatGPT，它表现出了令人惊艳的对话效果，回复有条理、有逻辑且多轮对话效果出色，引起了人们的广泛关注。

ChatGPT的出圈引发了许多人对它和大模型工作原理的好奇。有人误以为ChatGPT的工作方式类似于搜索引擎，背后有一个存储海量文本的“数据库”，ChatGPT通过在库中检索相关内容与用户进行交互。事实上并非如此，ChatGPT更像是一个读过海量书籍的智者，在读懂了所有内容之后，再将这些内容按照人们期望的方式进行回复。鉴于大家认识上的误区，为了帮助大家深入了解ChatGPT是什么，它是如何工作的，又将如何改变我们的生活，笔者萌生了写作本书的想法。

本书主要内容

本书共10章，从逻辑上分为四部分：

第一部分（第1～4章）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。ChatGPT是一个大模型，而大模型首先是一个语言模型，语言模型是一种基于机器学习技术的自然语言处理模型，它可以学习语言的概率分布，从而实现对语言的理解和生成。大模型是一种新的技术范式，相较于传统语言模型，它不仅 “大”，而且可以理解人类的意图，并完成相应的指令与任务，也就是所谓的“对齐”与“指令跟随”。经过精心的训练，大模型甚至可以完成推理、规划和具有创造性的复杂任务。

第二部分（第5章和第6章）详细介绍了大模型的评测与分布式训练的基本原理。大模型的训练离不开算法、数据和算力的支撑，是一项需要大量投入的系统性工程。首先，研究者需要设计精巧的算法使得模型可以有效处理海量的数据，从而解决语言的复杂性和上下文相关性等挑战。其次，数据也是训练大模型的关键因素，这意味着我们需要收集、清洗和标注大规模语料库，以获得足够的高质量训练数据。最后，随着数据和模型规模的扩大，训练模型所需要的算力和硬件资源也随之不断增加。得益于分布式训练和并行计算优化，大模型的训练变得可行。

第三部分（第7～9章）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。大模型具有广泛的应用前景，相较于传统语言模型，大模型的适用场景更多，性能也更出色。它既可以作为客服助手，扮演各种角色与用户进行交互并完成任务，又可以用于人工智能生成，协助用户撰写文章或报告，还可以用于翻译任务，理解源语言的内容并生成目标语言翻译结果。此外，它还可以作为生产力工具编写代码，大幅提升程序员的编码效率。随着大模型技术的发展，这些应用的上限也在不断取得突破，同时有更多创新型应用不断涌现。

第四部分（第10章）展望了大模型未来的发展方向和挑战。尽管大模型在众多领域展现出卓越的性能，但也存在一些局限性。例如，大模型在生成输出时常常会编造一些事实，即使这类错误属于罕见情况，也对回答的可信度和可靠性造成了严重影响。此外，安全性问题也备受关注。若大模型被不当使用，可能成为虚假新闻或钓鱼邮件的源头，甚至成为不法分子进行违法犯罪活动的“帮凶”。

全书力求系统和完备，在使各章内容逐步递进的同时，也兼顾了各章内容的独立性。读者可根据需求按章顺序学习或选择特定内容深入研究。希望本书能够帮助读者深入了解大模型相关知识，同时能够促进大模型技术的发展和应用。

本书读者对象

·计算机科学、人工智能、自然语言处理等领域的专业人士和学者。

·对大模型感兴趣的普通读者。

资源和勘误

限于作者水平，书中难免存在疏漏或不足之处，欢迎读者批评指正。读者可通过电子邮件llmbookfeedback@gmail.com联系我们，期待收到读者的宝贵意见和建议。

苏之阳　　

2024年5月