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大规模语言模型：从理论到实践 第2版 详解LLM 预训练 指令微调 SFT 强化学习MoE 多模态 智能体 RAG 大模型效率优化DeepSeek推理模型 评估
适读人群 ：AI从业者、高年级本科生和研究生、对大模型感兴趣的读者 复旦NLP团队2025年新作 新增内容超过50% 详解MOE、多模态、智能体、RAG、大模型效率优化、预训练、指令微调、强化学习、对齐、评估、应用开发 深入探讨LLM的实际应用场景和评价方法，为读者提供理论指导与实践经验 构建LLM的每个阶段都有算法、数据来源、代码、难点及实践经验的详细讨论 配代码 本书封底含有wispaper.ai科研助手智能体（预计2025年6月上线）邀请码，凭邀请码可免费使用。
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大规模语言模型：从理论到实践 大模型|复旦NLP团队|详解构建LLM的主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习|张奇桂韬郑锐黄萱菁|配全书PPT课件
解码大语言模型奥秘，引领机器智能新时代！ 详细介绍构建LLM的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据来源、难点及实践经验的详细讨论。 结合作者在NLP领域多年的研究经验、超300篇相关论文深度研读感悟！ 分享作者团队从0开始研发复旦大学MOSS大语言模型过程中的实践经验，为读者展示大语言模型训练的全流程细节。 配全书PPT课件。
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