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大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
刘聪 沈盛宇 李特丽 杜振东更新时间:2024-11-13 10:19:51
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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、AIAgent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、AIAgent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。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。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-08-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- 10.5 本章小结
- 10.4 运行AutoGPT
- 10.3.6 为Agent配置记忆
- 10.3.5 工具能力配置
- 10.3.4 程序的核心AutoGPT类
- 10.3.3 输出解析
- 10.3.2 规划和任务分解
- 10.3.1 构建
刘聪 沈盛宇 李特丽 杜振东
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