Update 5.在无标记数据集上进行预训练.md

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README.md

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 + [附录D：给训练循环添加高级技巧](https://skindhu.github.io/Build-A-Large-Language-Model-CN/#/./cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md)
 + [附录E：使用 LoRA 的参数高效微调](https://skindhu.github.io/Build-A-Large-Language-Model-CN/#/./cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md)
 
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+### 新书推荐
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++ [《Google DeepMind - How to Scale Your Model》电子书中文翻译项目](https://github.com/skindhu/How-To-Scale-Your-Model-CN)
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 ## 个人思考
 
 巴克莱在最近发布的研报中提出了一份“AI路线图”，描绘了未来AI技术应用的演进路径，我个人比较认同。报告指出，AI的应用将经历三个重要阶段，首先是当下的**第一阶段**：聊天机器人和早期的AI助理（Copilot），因为目前主要是侧重于基础设置的建设和模型能力的竞赛。接下来在2025-2026年将迎来“真AI代理时代”的人**第二阶段**，这一阶段的核心在于能够自主完成任务的AI代理的广泛应用。与聊天机器人和Copilot不同，AI代理能完成相对复杂的任务，尽量减少人类的直接干预。而在2027年以后，AI技术将进一步进入“数字员工与机器人时代”**第三阶段**”（应该是所谓的具身智能），在企业应用中，AI代理可能演变成独立完成任务的“数字员工”，在消费者市场，智能机器人将开始逐步融入家庭生活，承担简单和重复性的日常任务。
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 <img src="https://wechat-account-1251781786.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/wechat_account.jpeg" width="30%">
 
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cn-Book/5.在无标记数据集上进行预训练.md

@@ -158,7 +158,7 @@ inputs = torch.tensor([[16833, 3626, 6100], # ["every effort moves",
                        [40, 1107, 588]])    # "I really like"]
 # Matching these inputs, the `targets` contain the token IDs we aim for the model to produce:
 targets = torch.tensor([[3626, 6100, 345 ], # [" effort moves you",
-                        [107, 588, 11311]]) # " really like chocolate"]
+                        [1107, 588, 11311]]) # " really like chocolate"]
 ```
 
 需要注意的是，目标值中展示的是输入数据向前偏移了一个位置。我们在第 2 章实现数据加载器时已介绍过这一概念。这种偏移策略对于教会模型预测序列中的下一个 token 至关重要。