《大语言模型原理与工程实践：核心架构》
关键词：大语言模型、深度学习、天然语言处理、神经网络、Transformer、工程实践
摘要： 本文将深入探讨大语言模型的原理与工程实践，包括其核心架构、核默算法和工程中的关键步调。通过理论讲解和实际案例分析，本文旨在为读者提供一个全面、系统的了解，帮助其在实际项目中应用大语言模型，办理天然语言处理相关的题目。
<hr> 第一部门：大语言模型概述
第1章 大语言模型概述
1.1 大语言模型定义与配景
1.1.1 什么是大语言模型
大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习的天然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）模型，它通过学习海量文本数据，掌握语言的语法、语义和语境，可以或许进行文本天生、文本分类、问答系统等多种任务。
1.1.2 大语言模型的配景
大语言模型的发展始于20世纪50年代，随着盘算机性能的提升和深度学习技术的进步，大语言模型渐渐成为NLP范畴的研究热点。特殊是近
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