本书是一本系统介绍大语言模型原理、训练及应用的书，共7章，主要内容包括：认识大语言模型、大语言模型训练、GPU池化——构建大语言模型算力基础、GPT的优化与编排、GPT的行业应用与开发、Copilot的应用与开发、语言模型小型化及在边缘端的部署。本书详尽阐述了大语言模型的起源、定义及其与传统深度学习方法间的关键差异，深入探讨了主流训练框架如何为大语言模型提供动力，并介绍了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排，再到具体行业应用与开发等多个层面。