第一章：基础概念

1.1 什么是大语言模型

大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。它通过大规模预训练学习语言的统计规律。

1.2 发展历程

• BERT
• GPT系列
• T5
• PaLM
• Claude

第二章：核心技术

2.1 Transformer架构

• 自注意力机制
• 多头注意力
• 位置编码
• 前馈网络

2.2 预训练方法

• 掩码语言模型
• 因果语言模型
• 序列到序列预训练

第三章：应用与微调

3.1 常见应用

• 文本生成
• 问答系统
• 文本分类
• 机器翻译

3.2 微调技术

• 提示工程
• 少样本学习
• RLHF
• LoRA

第四章：高级应用

4.1 多模态融合

• 图文理解
• 语音识别集成
• 多模态预训练

4.2 Agent开发

• ReAct框架
• 工具使用
• 自主规划

4.3 安全与对齐

• RLHF详解
• 宪法AI
• 价值对齐

第五章：部署与优化

5.1 模型压缩

• 知识蒸馏
• 量化技术
• 剪枝方法

5.2 推理加速

• KV Cache
• Flash Attention
• Speculative Decoding