在AI 技術(shù)浪潮中，大語言模型（LLM）作為核心技術(shù)支柱之一，正重塑著自然語言處理（NLP）乃至整個 AI 技術(shù)領(lǐng)域的格局。

在此趨勢下，微軟重磅發(fā)布《大語言模型（LLM）上手指南》白皮書，從原理、發(fā)展現(xiàn)狀、訓(xùn)練和微調(diào)、應(yīng)用場景等不同方面概括介紹基于 GPT 的大語言模型，以及微軟針對不同方面提供的相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，幫助更多人從容踏上探索 AI 技術(shù)之旅，解鎖 Microsoft Copilot 副駕駛®相關(guān)服務(wù)在生產(chǎn)力、創(chuàng)意、開發(fā)工作等方面的全新助力。

·LLM：參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、計算資源支撐起“大”

大語言模型（LLM）的 “大” 體現(xiàn)在參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算能力。其性能卓越，能理解語言并生成流暢文本，應(yīng)用覆蓋內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、語義搜索等多領(lǐng)域。

·大語言模型訓(xùn)練架構(gòu)與環(huán)境籌備要點

白皮書深入剖析了 Transformer 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，圍繞大語言模型訓(xùn)練展開，詳解預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)的差異及適用場景。在分布式訓(xùn)練環(huán)境分析中指出，本地服務(wù)器雖具強大算力，但成本高昂；公有云環(huán)境以靈活性與成本效益顯著，如微軟 Azure 云平臺提供多配置 GPU 強化虛擬機，支持按項目需求靈活調(diào)配計算資源。

·深度解析與優(yōu)化策略：解鎖GPT 技術(shù)的核心密碼

白皮書深入拆解 GPT 模型，系統(tǒng)解析其技術(shù)原理與優(yōu)化策略，覆蓋提示工程、微調(diào)技術(shù)、檢索增強生成（RAG）、多模態(tài)處理等核心模塊，通過深度分析展現(xiàn)模型性能優(yōu)勢與多元應(yīng)用潛力，為 AI 技術(shù)的實際應(yīng)用與未來發(fā)展夯實認(rèn)知基礎(chǔ)。

·實戰(zhàn)演練：構(gòu)建高效大語言模型的步驟詳解

理論結(jié)合實踐！白皮書不僅涵蓋大語言模型理論知識，更提供實戰(zhàn)指南：從硬件驗證、訓(xùn)練環(huán)境選擇到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型調(diào)優(yōu)，全流程引導(dǎo)訓(xùn)練過程。無論 AI 專業(yè)人士或 NLP 初學(xué)者，均可找到適配學(xué)習(xí)路徑，親手訓(xùn)練高效大語言模型。

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