哈喽啊大家,最近又收集到一本大模型方面的书,就是这本 《大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地》
这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。
具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:
(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。
(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到筛选,直至微调训练的技术细节。
(3)大模型人类偏好对齐方法,从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。
(4)通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。
(5)通过开源模型在多种场景下搭建大模型应用,包括:表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。
(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。
(7)基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。
这本书集大模型理论、实践和场景落地于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管里是想深入研究大模型本身,还是进行大模型相关应用搭建,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
适读人群 :AI工程师、大模型工程师等
(1)作者资深,质量有保障
作者是NLP和AI领域的资深专家,大模型领域的先驱者,实战经验丰富。
(2)理论扎实,让你透彻理解大模型核心技术
深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法等,并提供大量代码及注解。
(3)注重实战,手把手教你开发大模型应用
手把手教你如何构建简单但强大的应用程序,如角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。
(4)指导行业实战,让你将大模型真正落地
深入探讨了领域特定大模型的应用,如法律、医疗、金融和教育等。
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前言
第1章 大型语言模型基础1
- 1.1Transformer基础1
- 1.2常用的大型语言模型4
- 1.3领域大型语言模型21
- 1.4大型语言模型评估30
- 1.5本章小结37
第2章 大型语言模型的常用微调方法38
- 2.1数据构造与清洗38
- 2.2分词器构造44
- 2.3大型语言模型的微调方法63
- 2.4基于PEFT的LLaMA模型微调实战71
- 2.5本章小结78
第3章 大型语言模型的人类偏好对齐79
- 3.1基于人类反馈的强化学习框架79
- 3.2前沿偏好对齐方法84
- 3.3基于DPO的偏好对齐实战90
- 3.4本章小结96
第4章 创建个人专属的ChatGPT——GPTs97
- 4.1GPTs初体验97
- 4.2GPTs的初阶使用105
- 4.3GPTs的高阶使用113
- 4.4本章小结122
第5章 大型语言模型SQL任务实战123
- 5.1公开数据集123
- 5.2主流方法132
- 5.3Text2SQL任务实战141
- 5.4本章小结150
第6章 大型语言模型的角色扮演应用151
- 6.1角色扮演151
- 6.2角色扮演实战测试156
- 6.3基于Baichuan的角色扮演模型微调159
- 6.4本章小结175
第7章 大型语言模型的对话要素抽取应用176
- 7.1对话要素抽取176
- 7.2对话要素抽取实战测试177
- 7.3基于Qwen的对话要素抽取模型微调183
- 7.4本章小结202
第8章 Agent应用开发203
- 8.1Agent概述203
- 8.2Agent的主要模块205
- 8.3Agent的行为决策机制207
- 8.4主流Agent框架211
- 8.5本章小结221
第9章 基于知识库的大型语言模型问答应用222
- 9.1基于知识库问答222
- 9.2向量数据库224
- 9.3基于知识库的大型语言模型问答实战231
……
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