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在人工智能领域，大型语言模型的发展经历了几个关键时期，每个时期都代表了技术进步的一个新台阶：
统计语言模型：这是早期的方法，依赖于统计分析来预测和生成语言。
神经网络语言模型：随着技术的发展，引入了神经网络，这些模型能够更深入地理解和生成语言。
预训练语言模型：最近的趋势是预训练模型，它们在大量数据上进行训练，以捕捉语言的复杂性。
《大语言模型》这本书，就是一本为初学者量身定做的指南。它不仅深入浅出地介绍了大语言模型的理论基础，还详细讲解了如何进行预训练和微调，以及如何将这些模型应用到实际问题中。书中还包含了对模型性能的评估方法，为读者提供了一个全面的技术概览和学习路径。
大语言模型技术目前正处于一个激动人心的发展阶段。随着我们对这些模型的工作原理的不断探索，以及关键技术的不断改进，人工智能的未来充满了无限可能。我们有理由相信，这些技术将在未来的各个领域发挥更大的作用，带来深远的影响。
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