本书主要内容

本书能够帮助读者深入理解ChatGPT及其相关技术。全书共11章，从多个角度对ChatGPT进行了全面探讨。第1章深入分析了大语言模型的技术演化、技术栈，并探讨了它对社会的巨大影响。第2章详细阐述了Transformer模型的理论基础和主要组件。第3章深入解析了GPT模型的生成式预训练过程和原理。第4章主要探讨了GPT-2的层归一化、正交初始化和可逆的分词方法等技术，并详细分析了GPT-2的自回归生成过程。第5章介绍了GPT-3的稀疏注意力模式、元学习和基于内容的学习等技术，并对贝叶斯推断在概念分布中的应用进行了深入讨论。第6章详细介绍了大语言模型的预训练数据集和数据处理方法，同时阐述了分布式训练模式和技术路线。第7章深入解析了PPO算法的基本原理。第8章主要阐述了人类反馈强化学习的微调数据集以及PPO在InstructGPT中的应用，并讨论了多轮对话的能力和人类反馈强化学习的必要性。第9章深入探讨了大语言模型在低算力环境中的应用策略。第10章主要介绍了在大语言模型开发中涉及的中间件编程技术。第11章对大语言模型的发展趋势进行了预测和展望。