大模型十講

大模型通過在海量數據上進行學習得到通用知識和模式，在自然語言處理、計算機視覺和強化學習等領域表現出強大的通用性和遷移學習能力，BERT、GPT、Stable Diffusion、Sora等功能強大的模型引發了廣泛的關註。大模型可能是人工智能領域的顛覆性新範式，因此應當作為計算機、人工智能相關方向的研究生教學的一個重要內容。本書共十講，按照基本原理、預訓練技術、重要應用三個層面展開，從生成模型、自監督學習、強化學習的基本原理出發，系統介紹大語言模型、多模態大模型、決策大模型的預訓練技術，以及衍生的自主智能體和世界模擬器等重要應用。本書適合作為計算機、人工智能方向高年級本科生、研究生的教材，也適合作為人工智能領域研究人員和從業人員的參考書。