新书!大模型新书推荐丨大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地(附PDF)

《实战AI模型》——赶上GPT3.5的大模型LLaMA 2可免费商用,内含中文模型推理和微调解决方案 近期,Facebook母公司Meta发布其首个开源可商用大语言模型LLama 2。据悉,LLama 2是Meta大语言模型Llama模型的最新商用版本,也是Meta首个免费商用的大语言模型。魔搭社区第一时间针对LLama 2 系列模型的推理和微调做了适配,让开发者可以第一时间玩起来Llama 2。环境配置与安装1. 本文可在单卡3090的环境配置下运行 (显存要求16G)服务器连接与环境准备git clone ModelScope,运行示例代码进入python环境,获取环境基本信息模型链接和下载。 阅读详情

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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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AI大模型 +测试案例+原理分析.pdf AI大模型的测试是确保其性能、可靠性和安全性的关键步骤。这些大模型如GPT-3、BERT、以及各种深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都取得了重大突破。然而,测试这些模型涉及复杂性和挑战,因为它们通常拥有数百万乃至数十亿个参数。本文将探讨AI大模型测试的重要性、挑战、测试案例以及最佳实践 立即下载

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