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大模型啟示錄 版權信息
- ISBN：9787121486012
- 條形碼：9787121486012 ; 978-7-121-48601-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大模型啟示錄 內容簡介
本書旨在成為大模型在各行各業落地應用的“百科全書”，專為對大模型感興趣的從業者和企業管理者量身打造。本書結合了實地調研和多元視角，不僅對大模型進行了技術分析，還從商業、產品、行業等多個角度進行了應用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓練過程和核心技術，第2章分析了大模型對軟件行業的影響，通過具體案例展示了軟件公司如何適應大模型需求；第3、4章分別從產品和行業角度出發，討論了大模型如何改變產品升級流程和工作流程，以及它對各行各業的具體影響；第5章展望了大模型的未來，預測了它將如何改變我們的世界。
本書由互聯網企業的大模型產品經理、公有云服務的戰略規劃專家、活躍于產業一線的大模型投資者和從業者，以及專注于行業應用的大模型創業公司共同參與創作。本書將幫助從業者和企業管理者更快地接受大模型技術，并提前規劃AI轉型策略。
大模型啟示錄 目錄
第 1 章 什么是大模型 / 1
1.1 從單節點模型開始 / 2
1.2 大模型的養成 / 4
1.3 大模型的核心能力 / 5
1.4 大模型的構建 / 6
1.5 大模型需要的基礎設施 / 7
1.6 大模型的“不可能三角” / 10
番外篇 OpenAI 為何成功 / 14
番外篇 CUDA 壁壘是怎樣形成的 / 23
第 2 章 軟件在大模型時代還有沒有價值 / 31
2.1 歷次科技變革，改變了誰 / 32
2.2 大模型變革下的四類 SaaS 企業 / 35
2.2.1 人調用軟件 / 35
2.2.2 軟件梳理流程 / 41
2.2.3 翻譯工具 / 44
2.2.4 大模型調用軟件 / 45
番外篇 GPU IaaS 業務拉開云加速序幕 / 46
2.3 大模型與 DevOps（可觀測性） / 48
2.3.1 可觀測性的實現原理及關鍵環節 / 49
2.3.2 大模型如何與可觀測性結合 / 50
2.3.3 針對大模型搭建可觀測性平臺 / 52
2.4 大模型改變數據庫 / 53
2.4.1 大模型如何改變數據庫交互 / 53
2.4.2 大模型是否能改變數據庫底層 / 54
2.4.3 數據倉庫與數據湖如何支持大模型訓練 / 56
2.4.4 大模型的應用取決于成本 / 57
2.4.5 向量數據庫 / 57
2.4.6 大模型可被用于 ETL 工作 / 61
2.5 大模型改變網絡安全 / 62
2.5.1 大模型在不同網絡安全場景中的應用 / 62
2.5.2 現有網絡安全企業的大模型應用情況 / 64
2.5.3 微軟 Security Copilot 的優點和缺點 / 65
2.5.4 大模型數據交互安全 / 65
2.5.5 AI Native 網絡安全公司出現了嗎 / 66
2.6 大模型與 RAG / 66
2.6.1 RAG 的技術難點 / 67
2.6.2 RAG 是個系統，單點突破難做差異化 / 69
2.6.3 RAG 需求爆發得非常快 / 70
2.6.4 相對微調，RAG 技術更具優勢 / 72
2.6.5 RAG 的評測 / 73
2.6.6 混合搜索與技術棧選擇 / 74
2.6.7 RAG 的商業化與進入市場策略 / 76
2.6
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大模型啟示錄 作者簡介
周默，長期專注于中美科技公司分析與投資，與其他幾位作者一起創立了“共識粉碎機”公眾號與社群。他曾在微軟和騰訊擔任產品與戰略投資相關職務，隨后在對沖基金Prime Capital負責全球科技股的投資工作。 丁宇，某互聯網公司前戰略總監，負責云服務和AI業務的戰略規劃。他不僅具備深厚的軟件行業和AI技術理論基礎，還親身參與了多個產品從創立到成熟的完整發展過程。加入互聯網公司之前，丁宇在麥肯錫咨詢公司工作，參與了許多國內外傳統企業的信息化轉型項目。 趙毓佳，人工智能產品和落地領域的專家，目前擔任微軟MSAI的產品經理。她擁有國際化的視野和豐富的客戶對接經驗，對AI產品規劃中的技術細節和挑戰有深入的理解，曾參與多個海內外大模型項目的落地實施，并積極協助國內大模型公司解決技術和產品相關問題。 Andy Liu，具有豐富的一線大型模型實戰經驗，以及多年的數字化轉型、戰略咨詢和投資研究背景。他對大模型相關的算法、硬件、通信互聯等領域均有深入的認識。
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