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

在此趨勢下，微軟重磅發布《大語言模型（LLM）上手指南》白皮書，從原理、發展現狀、訓練和微調、應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產品和服務，幫助更多人從容踏上探索 AI 技術之旅，解鎖 Microsoft Copilot 副駕駛®相關服務在生產力、創意、開發工作等方面的全新助力。

·LLM：參數數量、訓練數據、計算資源支撐起“大”

大語言模型（LLM）的 “大” 體現在參數規模、訓練數據和計算能力。其性能卓越，能理解語言并生成流暢文本，應用覆蓋內容創作、代碼生成、語義搜索等多領域。

·大語言模型訓練架構與環境籌備要點

白皮書深入剖析了 Transformer 網絡架構，圍繞大語言模型訓練展開，詳解預訓練與微調的差異及適用場景。在分布式訓練環境分析中指出，本地服務器雖具強大算力，但成本高昂；公有云環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配計算資源。

·深度解析與優化策略：解鎖GPT 技術的核心密碼

白皮書深入拆解 GPT 模型，系統解析其技術原理與優化策略，覆蓋提示工程、微調技術、檢索增強生成（RAG）、多模態處理等核心模塊，通過深度分析展現模型性能優勢與多元應用潛力，為 AI 技術的實際應用與未來發展夯實認知基礎。

·實戰演練：構建高效大語言模型的步驟詳解

理論結合實踐！白皮書不僅涵蓋大語言模型理論知識，更提供實戰指南：從硬件驗證、訓練環境選擇到數據準備、模型調優，全流程引導訓練過程。無論 AI 專業人士或 NLP 初學者，均可找到適配學習路徑，親手訓練高效大語言模型。

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