新书放送丨大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地（附pdf）

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。

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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。

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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