本書以一種創(chuàng)新且實(shí)用的教學(xué)策略，巧妙融合了理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用，深入剖析了自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)，尤其是大型語言模型(LLMs)的原理。書中不僅深入討論了大型語言模型的理論基礎(chǔ)，還通過實(shí)際項(xiàng)目案例，展示了如何將這些模型應(yīng)用于構(gòu)建RAG系統(tǒng)。本書遵循由淺入深的教學(xué)路徑，首先從變換器架構(gòu)的基礎(chǔ)知識講起，詳細(xì)闡釋了模型的訓(xùn)練流程和利用提示技術(shù)與模型進(jìn)行交互的方法。