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复旦大学重磅发布《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》：AI前沿的知识灯塔

上海，2024年5月16日 – 在人工智能浪潮席卷全球，大语言模型（LLM）以前所未有的速度推动科技进步和产业变革的背景下，复旦大学张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁研究团队今日正式发布《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》。这本理论与实践并重的专业技术书籍，被誉为AI时代不可或缺的知识工具书，旨在帮助AI从业者、研究者、高校学子系统理解LLM的理论基础、掌握核心算法与工程实践，从而更好地应对这一快速演进的技术体系。

大语言模型：重塑人机交互，驱动创新引擎

自ChatGPT横空出世以来，大语言模型已经深刻地改变了我们与机器交互的方式。从智能客服到内容创作，从代码生成到辅助医疗诊断，LLM的应用场景不断拓展，展现出巨大的潜力。不仅如此，LLM还在学术研究和产业创新中扮演着越来越重要的角色，成为推动人工智能领域发展的核心动力。

然而，LLM并非完美无缺。其高昂的训练成本、潜在的偏见风险、以及对算力的巨大需求，都给其广泛应用带来了挑战。因此，深入理解LLM的原理、掌握其应用方法、并积极探索其局限性，对于推动人工智能的健康发展至关重要。

《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》：应运而生，全面升级

面对LLM技术的飞速发展，复旦大学研究团队于2023年9月首次发布了《大规模语言模型：从理论到实践》。该书一经推出，便受到了学术界和产业界的广泛关注，成为LLM领域的经典之作。

在短短两年时间里，LLM在理论研究、预训练方法、后训练技术以及解释性等方面都取得了显著进展。为了更好地反映这些最新进展，并满足读者日益增长的学习需求，复旦大学研究团队对该书进行了全面升级，推出了《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》。

新版书籍不仅更新了LLM的最新技术进展，还深入探讨了LLM的内在机制和潜在风险，旨在帮助读者全面、深入地理解LLM，并将其应用于实际场景中。

新版亮点：聚焦AI前沿，理论与实践并重

《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》在内容上进行了大幅更新和扩展，主要体现在以下几个方面：

1. 理论基础的深化与拓展

新版书籍对LLM的理论基础进行了更加深入的探讨，涵盖了Transformer架构、自注意力机制、预训练目标函数等核心概念。同时，还引入了最新的理论研究成果，例如：

• Scaling Laws: 深入探讨了模型规模、数据集大小和计算量对LLM性能的影响，帮助读者更好地理解如何有效地训练LLM。
• Emergent Abilities: 详细分析了LLM涌现出的各种能力，例如：上下文学习、指令遵循、以及多步推理，并探讨了其背后的机制。
• Interpretability: 介绍了最新的LLM可解释性研究方法，例如：注意力可视化、激活函数分析、以及对抗样本攻击，帮助读者更好地理解LLM的决策过程。

2. 预训练方法的创新与优化

预训练是LLM成功的关键。新版书籍对最新的预训练方法进行了全面梳理，包括：

• Masked Language Modeling (MLM): 深入探讨了BERT等基于MLM的预训练模型的原理和应用。
• Causal Language Modeling (CLM): 详细介绍了GPT等基于CLM的预训练模型的原理和应用。
• Contrastive Learning: 介绍了SimCLR、MoCo等对比学习方法在LLM预训练中的应用。
• Multimodal Pretraining: 探讨了将文本、图像、音频等多种模态数据融合到LLM预训练中的方法。

3. 后训练技术的精进与应用

后训练技术是提升LLM性能的重要手段。新版书籍对最新的后训练技术进行了详细介绍，包括：

• Fine-tuning: 深入探讨了微调技术在不同任务上的应用，例如：文本分类、问答、以及文本生成。
• Prompt Engineering: 详细介绍了提示工程的各种技巧，例如：设计有效的提示语、选择合适的提示策略、以及利用外部知识。
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 介绍了利用人类反馈来优化LLM的方法，例如：InstructGPT、ChatGPT。
• Knowledge Distillation: 探讨了利用大型LLM来训练小型LLM的方法，从而降低模型的计算成本。

4. 工程实践的指导与案例

新版书籍不仅注重理论知识的讲解，还提供了大量的工程实践指导和案例，帮助读者将LLM应用于实际场景中。例如：

• LLM部署: 介绍了如何将LLM部署到不同的硬件平台，例如：CPU、GPU、以及TPU。
• LLM优化: 探讨了如何优化LLM的性能，例如：模型压缩、量化、以及剪枝。
• LLM安全: 介绍了如何防范LLM的安全风险，例如：对抗样本攻击、数据泄露、以及偏见。
• LLM应用案例: 提供了多个LLM应用案例，例如：智能客服、内容创作、以及代码生成。

专家解读：AI时代不可或缺的知识工具书

复旦大学张奇教授表示：“《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》是我们团队多年研究成果的结晶。我们希望通过这本书，帮助读者系统、深入地理解LLM，并将其应用于实际场景中，从而推动人工智能的健康发展。”

桂韬副教授强调：“LLM技术发展迅速，我们需要不断学习和更新知识。新版书籍不仅更新了最新的技术进展，还深入探讨了LLM的内在机制和潜在风险，旨在帮助读者全面、深入地理解LLM。”

郑锐博士指出：“LLM的应用前景非常广阔，但同时也面临着许多挑战。我们需要积极探索LLM的局限性，并努力解决这些问题，才能更好地发挥LLM的潜力。”

黄萱菁教授总结道：“《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》是一本理论与实践并重的专业技术书，更是AI时代不可或缺的知识工具书。我们相信，任何人都能在本书中找到属于自己的成长路径。”

机器之心：持续关注AI前沿动态

机器之心作为领先的人工智能信息服务平台，将持续关注LLM领域的最新进展，并为读者提供高质量的资讯、研究报告和技术解读。我们相信，在学术界和产业界的共同努力下，LLM将为人类社会带来更加美好的未来。

结语：拥抱AI，共创未来

《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》的发布，无疑为AI从业者、研究者和高校学子提供了一份宝贵的学习资源。在人工智能浪潮下，掌握LLM技术，不仅是提升个人竞争力的关键，更是推动社会进步的重要力量。让我们共同拥抱AI，共创更加美好的未来！

参考文献：

• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
• Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
• Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Sutskever, I., … & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in neural information processing systems, 35, 27730-27744.

致谢：

感谢复旦大学张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁研究团队对本文提供的专业指导。感谢机器之心对本文的发布支持。
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