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本书围绕大语言模型构建的四个阶段：预训练、指令微调、奖励建模和强化学习，详述各阶段所使用的算法、数据、难点及实践经验。在此基础上，进一步探讨了增强大语言模型能力、提升效率及如何将大语言模型落地应用的实践经验，涵盖多模态、智能体等热门方向，全面展现了大语言模型研究的近期新进展。本书适合对深入研究大语言模型内在机制和实现方法感兴趣的读者阅读，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理课程中相关部分的补充教材。

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