A12 / advanced

大语言模型、多模态模型与智能体

大语言模型、多模态模型与智能体围绕第一编 大语言模型、第二编 多模态模型、第三编 智能体与综合复习建立连续章节顺序。

结构
3 Parts · 6
适合读者
适合完成相关本科基础课程、需要进入高级理论与计算方法的读者。
正文状态
0 章已有正文,6 章已规划
开始本册

BEFORE READING

先修与记号

本册对象

覆盖规模化语言建模、多模态对齐、工具调用、检索和智能体评估。

先修教材

符号约定

  • 本册在首次使用时定义大语言模型、多模态模型与智能体专用符号,并区分标量、向量、算子与单位。
  • 同一符号出现多种约定时明确命名空间、假设和适用章节。

COMPLETE CONTENTS

完整目录

PART 01

第一编 大语言模型

第一编 大语言模型组织语言建模、tokenization 与规模规律、指令微调、偏好优化与上下文学习,形成连续的学习单元。

  1. 01

    语言建模、tokenization 与规模规律

    本章研究语言建模、tokenization 与规模规律。内容依次处理子词 tokenization、词表与序列长度、自回归语言似然与困惑度、参数、数据和计算预算的缩放拟合。

    计划章节
  2. 02

    指令微调、偏好优化与上下文学习

    本章研究指令微调、偏好优化与上下文学习。内容依次处理监督指令微调与格式遵循、偏好数据、奖励模型与直接偏好优化、上下文示例、提示敏感性与任务迁移。

    计划章节
PART 02

第二编 多模态模型

第二编 多模态模型组织视觉语言对齐与多模态生成、检索增强、引用与事实落地,形成连续的学习单元。

  1. 03

    视觉语言对齐与多模态生成

    本章研究视觉语言对齐与多模态生成。内容依次处理图像编码、文本编码与对比对齐、视觉 token、跨模态注意力与条件生成、图文幻觉、细粒度定位与组合泛化。

    计划章节
  2. 04

    检索增强、引用与事实落地

    本章研究检索增强、引用与事实落地。内容依次处理稠密检索、向量索引与候选召回、分块、重排与上下文拼装、引用归属、证据冲突与事实核验。

    计划章节
PART 03

第三编 智能体与综合复习

第三编 智能体与综合复习组织工具调用、记忆与任务规划、系统评估、故障模式与智能体综合复习,形成连续的学习单元。

  1. 05

    工具调用、记忆与任务规划

    本章研究工具调用、记忆与任务规划。内容依次处理工具 schema、参数生成与执行反馈、短期上下文、外部记忆与状态更新、任务分解、搜索规划与失败恢复。

    计划章节
  2. 06

    系统评估、故障模式与智能体综合复习

    本章研究系统评估、故障模式与智能体综合复习。内容依次处理端到端任务成功率与步骤级诊断、工具错误、检索污染与上下文漂移、权限边界、提示注入与人工接管。

    计划章节

综合练习计划

  • 每章安排定义辨析、推导计算和结果核验练习。
  • 本册末章安排跨 Part 综合题,并保留可复算的解题检查点。

参考资料计划

  • TODO:为《大语言模型、多模态模型与智能体》逐项核验权威教材、课程页面或原始论文后登记资源 ID。

修订状态

课程 Schema v1。目录与章节位置已登记;参考资料需逐项核验后进入正式正文。

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