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大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺`
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開本：
16開
頁數(shù)：
244
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大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺` 版權(quán)信息
- ISBN：9787111769750
- 條形碼：9787111769750 ; 978-7-111-76975-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺` 本書特色
1）入門友好：本書特別注重基礎(chǔ)知識的講解，避免了深?yuàn)W難懂的技術(shù)細(xì)節(jié)，使得即使是大模型領(lǐng)域的初學(xué)者也能輕松理解核心概念，快速進(jìn)入實(shí)踐階段，避免了學(xué)習(xí)初期的迷茫和挫敗感。2）理論夠用：提供了對大模型工作流程、Transformer架構(gòu)、提示工程技術(shù)、模型微調(diào)技巧等關(guān)鍵技術(shù)的深度剖析。通過詳細(xì)的案例分析和操作指南，幫助讀者深刻理解這些技術(shù)背后的原理和應(yīng)用場景，提高解決問題的能力。3）實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向：強(qiáng)調(diào)提示工程的實(shí)際應(yīng)用，介紹了一系列經(jīng)過驗(yàn)證的提示設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法。通過實(shí)戰(zhàn)演練，讀者不僅能學(xué)到理論知識，更能掌握如何利用這些知識來改善大模型的性能，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的輸出結(jié)果。4）案例豐富：涵蓋了多個(gè)行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用案例，包括但不限于金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域。這些案例不僅展示了大模型的廣泛應(yīng)用前景，也為讀者提供了豐富的參考和借鑒，幫助他們在自己的項(xiàng)目中找到合適的解決方案。5）全程指導(dǎo)：每個(gè)案例都從需求分析開始，到環(huán)境搭建、代碼實(shí)現(xiàn)，*后到測試和部署，提供了一站式的全流程指導(dǎo)。讀者可以在每個(gè)環(huán)節(jié)中獲得具體的建議和支持，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行，*終達(dá)到*佳的應(yīng)用效果。
大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺` 內(nèi)容簡介
本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯(lián)合撰寫，一本書打通大模型的技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場景的微調(diào)方案，全流程講解6個(gè)典型場景的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。 本書共10章，從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐”三部分；A(chǔ)知識（第1章）介紹大模型定義、應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題，以及發(fā)展趨勢。原理與技術(shù)（第2和3章）詳細(xì)講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型，以及模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)，之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓(xùn)練、大模型評估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐（第4～10章）詳細(xì)講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實(shí)踐，以及智能客服問答、學(xué)科知識問答、法律領(lǐng)域應(yīng)用、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用、智能助寫平臺等多領(lǐng)域的實(shí)踐。
大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺` 目錄
目 錄前言第1章 大模型概述 / 11.1 大模型的概念 / 11.2 大模型的應(yīng)用現(xiàn)狀 / 41.2.1 國外的大模型 / 41.2.2 國內(nèi)的大模型 / 71.2.3 大模型的應(yīng)用情況 / 91.3 大模型存在的問題 / 101.3.1 機(jī)器幻覺 / 111.3.2 安全倫理 / 121.3.3 選擇錯(cuò)誤目標(biāo) / 131.3.4 難以監(jiān)督 / 141.4 大模型的發(fā)展趨勢 / 14目 錄前言第1章 大模型概述 / 11.1 大模型的概念 / 11.2 大模型的應(yīng)用現(xiàn)狀 / 41.2.1 國外的大模型 / 41.2.2 國內(nèi)的大模型 / 71.2.3 大模型的應(yīng)用情況 / 91.3 大模型存在的問題 / 101.3.1 機(jī)器幻覺 / 111.3.2 安全倫理 / 121.3.3 選擇錯(cuò)誤目標(biāo) / 131.3.4 難以監(jiān)督 / 141.4 大模型的發(fā)展趨勢 / 141.4.1 多模態(tài)能力 / 141.4.2 AI Agent / 151.4.3 端側(cè)應(yīng)用 / 151.4.4 可信任性及可解釋性 / 161.4.5 自我學(xué)習(xí) / 161.5 本章小結(jié) / 17第2章 大模型核心技術(shù) / 182.1 大模型構(gòu)建流程 / 182.1.1 預(yù)訓(xùn)練語言模型 / 202.1.2 模型微調(diào) / 222.1.3 對齊優(yōu)化 / 242.2 Transformer模型 / 252.2.1 Transformer模型概述 / 252.2.2 編碼器與解碼器 / 282.2.3 注意力機(jī)制 / 322.2.4 詞向量 / 362.2.5 位置編碼 / 372.2.6 規(guī)范化 / 402.2.7 激活函數(shù) / 412.2.8 優(yōu)化器 / 412.2.9 基于Transformer的大模型架構(gòu)選擇 / 422.3 模型微調(diào) / 432.3.1 指令微調(diào)數(shù)據(jù)集 / 432.3.2 調(diào)優(yōu)策略 / 462.4 對齊優(yōu)化 / 602.4.1 反饋 / 602.4.2 偏好模型 / 612.4.3 RLHF / 622.5 提示工程 / 642.5.1 提示工程開發(fā)流程 / 652.5.2 提示設(shè)計(jì)開發(fā) / 662.6 本章小結(jié) / 73第3章 大模型技術(shù)拓展 / 743.1 推理優(yōu)化技術(shù) / 743.1.1 解碼優(yōu)化算法 / 743.1.2 推理加速策略 / 783.2 大模型訓(xùn)練技術(shù) / 813.2.1 并行訓(xùn)練 / 813.2.2 訓(xùn)練容錯(cuò) / 873.2.3 混合精度訓(xùn)練 / 893.3 大模型評估 / 913.3.1 大模型評估概述 / 913.3.2 大模型評估任務(wù) / 913.3.3 大模型評估數(shù)據(jù)集 / 913.3.4 大模型評估方法 / 933.4 大模型部署 / 963.4.1 模型環(huán)境搭建 / 963.4.2 模型運(yùn)行測試 / 973.5 本章小結(jié) / 99第4章 插件應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐 / 1004.1 應(yīng)用概述 / 1004.1.1 ChatGPT插件 / 1004.1.2 LangChain插件 / 1014.1.3 通用插件調(diào)用流程 / 1034.2 天氣查詢插件開發(fā) / 1034.2.1 基于ChatGPT的插件開發(fā) / 1034.2.2 基于AutoGen的插件開發(fā) / 1104.3 語音交互插件開發(fā) / 1144.4 本章小結(jié) / 118第5章 RAG實(shí)踐 / 1195.1 應(yīng)用概述 / 1195.2 RAG流程 / 1205.3 環(huán)境構(gòu)建 / 1215.4 應(yīng)用實(shí)踐 / 1225.4.1 知識解析 / 1235.4.2 檢索 / 1275.4.3 增強(qiáng) / 1305.4.4 生成 / 1345.5 本章小結(jié) / 135第6章 智能客服問答實(shí)踐 / 1366.1 應(yīng)用概述 / 1366.2 環(huán)境構(gòu)建 / 1376.2.1 開發(fā)環(huán)境搭建 / 1376.2.2 開源模型下載 / 1386.3 應(yīng)用開發(fā) / 1396.3.1 實(shí)現(xiàn)多輪對話系統(tǒng) / 1396.3.2 提示優(yōu)化 / 1416.3.3 第三方工具調(diào)用 / 1506.4 應(yīng)用部署 / 1526.5 本章小結(jié) / 154第7章 學(xué)科知識問答實(shí)踐 / 1557.1 應(yīng)用概述 / 1557.2 環(huán)境構(gòu)建 / 1557.2.1 開發(fā)環(huán)境搭建 / 1567.2.2 項(xiàng)目參數(shù)配置 / 1567.3 學(xué)科知識圖譜 / 1587.3.1 大模型與知識圖譜 / 1587.3.2 學(xué)科知識圖譜構(gòu)建流程 / 1597.3.3 學(xué)科知識數(shù)據(jù)集 / 1617.3.4 學(xué)科知識處理 / 1627.4 應(yīng)用開發(fā) / 1647.4.1 功能設(shè)置 / 1647.4.2 知識庫構(gòu)建 / 1657.4.3 基于LangChain的問答實(shí)踐 / 1677.5 本章小結(jié) / 170第8章 法律領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐 / 1718.1 應(yīng)用概述 / 1718.2 對話數(shù)據(jù)微調(diào) / 1728.2.1 法律對話數(shù)據(jù)預(yù)處理 / 1728.2.2 對話微調(diào)工具編寫 / 1758.2.3 模型微調(diào)框架的參數(shù)配置 / 1768.2.4 微調(diào)前后的對話問答對比 / 1798.3 指令微調(diào) / 1818.3.1 法律指令數(shù)據(jù)集預(yù)處理 / 1818.3.2 指令微調(diào)工具編寫 / 1828.3.3 法律大模型指令問答評估 / 1868.3.4 微調(diào)前后的對話問答對比 / 1898.4 部署驗(yàn)證 / 1918.5 本章小結(jié) / 193第9章 醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐 / 1949.1 應(yīng)用概述 / 1949.2 醫(yī)療數(shù)據(jù)集構(gòu)建 / 1959.2.1 增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 / 1959.2.2 有監(jiān)督微調(diào)數(shù)據(jù)集 / 1959.2.3 直接偏好優(yōu)化數(shù)據(jù)集 / 1969.2.4 模
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大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺` 作者簡介
于。嚎拼笥嶏w高級人工智能工程師、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)工程博士、CCF高級會員。主要研究數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、認(rèn)知智能創(chuàng)新探索及應(yīng)用，擁有超過15年的大數(shù)據(jù)及人工智能算法工程化經(jīng)驗(yàn)。參與編寫了《Spark核心技術(shù)與高級應(yīng)用》《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》《知識圖譜實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建方法與行業(yè)應(yīng)用》《人工智能數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)》等著作。程禮磊：科大訊飛實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品部算法總監(jiān)、合肥工業(yè)大學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)碩士。在數(shù)據(jù)分析與挖掘、自然語言處理、教育認(rèn)知診斷等領(lǐng)域有豐富的研究和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通Python、R語言以及人工智能深度學(xué)習(xí)框架，在人工智能教育、產(chǎn)教融合行業(yè)應(yīng)用有著諸多落地經(jīng)驗(yàn)。程明月：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院特任副研究員、碩士生導(dǎo)師、工學(xué)博士。主要研究時(shí)序建模、大模型方法及其應(yīng)用，同時(shí)擔(dān)任中國中文信息學(xué)會信息檢索專委會通訊委員、中國老年學(xué)與老年醫(yī)學(xué)學(xué)會慢病遠(yuǎn)程與智能管理分會委員。在相關(guān)領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會議和重要期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，申請發(fā)明專利10余項(xiàng)。擔(dān)任多個(gè)國際學(xué)術(shù)期刊與會議（如IEEE TKDE、SIGKDD、SIGIR等）的審稿人，以及程序委員會委員。曾榮獲多項(xiàng)算法競賽與雙創(chuàng)賽事競賽獎(jiǎng)勵(lì)，包括KDD Cup 2024全球亞軍等。
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