Foundations of Large Language Models

这本书是关于大型语言模型的。如标题所示，本书主要关注基础概念，而不是全面涵盖所有前沿技术。全书分为四个主要章节，每一章探讨一个关键领域：预训练、生成模型、提示技术以及对齐方法。本书面向自然语言处理及相关领域的大学生、专业人士和从业者，并可作为对大型语言模型感兴趣的任何人的参考读物。

该书旨在解决对大型语言模型（LLM）的基础概念进行系统性介绍的问题，而非涵盖所有前沿技术。对于学院派和业界人士而言，理解这些基础概念是进一步研究和应用LLM的关键。这并不是一个全新的问题，但系统化地整理和讲解这些概念对于初学者和从业者来说是非常有价值的。

关键思路在于将大型语言模型的基础知识分解为四个主要领域：预训练、生成模型、提示技术以及对齐方法。这种结构化的教学方法有助于读者更好地理解和掌握复杂的概念，并且相比其他文献，它更注重基础知识的传授，而不是仅仅聚焦于最新的技术进展。

本书的一个亮点是其面向的对象广泛，不仅适合大学生，也适用于专业人士和实践者。书中涵盖了自然语言处理领域的多个方面，并提供了详尽的解释。此外，虽然没有提及具体的实验设计或数据集使用情况，但作为一本教材，它的价值在于清晰地介绍了基本理论，为进一步的研究打下坚实的基础。值得注意的是，书中并未提到是否包含开源代码，但这并不影响其作为参考书籍的价值。

近年来，在大型语言模型领域有许多相关研究，例如《Attention is All You Need》探讨了Transformer架构，《Language Models are Few-Shot Learners》则展示了大型语言模型在少量样本学习中的能力。其他值得关注的研究包括《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》和《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，它们都在不同层面上推动了该领域的发展。