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141千字
字数
2024-12-01
发行日期
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主编推荐语
一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒。
内容简介
本书深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。
基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。
原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。
应用开发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用开发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 大模型概述
- 1.1 大模型的概念
- 1.2 大模型的应用现状
- 1.3 大模型存在的问题
- 1.4 大模型的发展趋势
- 1.5 本章小结
- 第2章 大模型核心技术
- 2.1 大模型构建流程
- 2.2 Transformer模型
- 2.3 模型微调
- 2.4 对齐优化
- 2.5 提示工程
- 2.6 本章小结
- 第3章 大模型技术拓展
- 3.1 推理优化技术
- 3.2 大模型训练技术
- 3.3 大模型评估
- 3.4 大模型部署
- 3.5 本章小结
- 第4章 插件应用开发实践
- 4.1 应用概述
- 4.2 天气查询插件开发
- 4.3 语音交互插件开发
- 4.4 本章小结
- 第5章 RAG实践
- 5.1 应用概述
- 5.2 RAG流程
- 5.3 环境构建
- 5.4 应用实践
- 5.5 本章小结
- 第6章 智能客服问答实践
- 6.1 应用概述
- 6.2 环境构建
- 6.3 应用开发
- 6.4 应用部署
- 6.5 本章小结
- 第7章 学科知识问答实践
- 7.1 应用概述
- 7.2 环境构建
- 7.3 学科知识图谱
- 7.4 应用开发
- 7.5 本章小结
- 第8章 法律领域应用实践
- 8.1 应用概述
- 8.2 对话数据微调
- 8.3 指令微调
- 8.4 部署验证
- 8.5 本章小结
- 第9章 医疗领域应用实践
- 9.1 应用概述
- 9.2 医疗数据集构建
- 9.3 增量预训练与微调
- 9.4 部署验证
- 9.5 模型评估
- 9.6 本章小结
- 第10章 智能助写平台实践
- 10.1 应用概述
- 10.2 业务逻辑
- 10.3 功能实现
- 10.4 本章小结
- 附录 大模型的发展阶段
- A.1 统计语言模型
- A.2 神经网络语言模型
- A.3 预训练语言模型
- A.4 大语言模型
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
