大语言模型原理与工程实践：大语言模型预训练

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大语言模型原理与工程实践：大语言模型预训练 关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 1.2 研究现状 1.3 研究意义 1.4 本文结构 2. 核心概念与联系 2.1 大语言模型（Large Language Models，LLMs） 2.2 预训练（Pre-training） 2.3 Transformer架构 2.4 自注意力机制（Self-Attention） 2.5 自监督学习（Self-Supervised Learning） 2.6 词嵌入（Word Embeddings） 2.7 上下文表示（Contextual Representations） 2.8 微调（Fine-tuning） 2.9 迁移学习（Transfer Learning） 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤 3.1 算法原理概述 3.2 算法步骤详解 3.3 算法优缺点 3.4 算法应用领域 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明 4.1 数学模型构建 4.2 公式推导过程 4.3 案例分析与讲解 4.4 常见问题解答 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明 5.1 开发环境搭建 5.2 ………………………………