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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。
作者简介
作者于俊，中国科学技术大学电子信息专业博士研究生，科大讯飞大数据及人工智能技术专家，安徽大学计算机技术专业硕士生导师，CCF高级会员。有超过15年的大数据及人工智能算法工程化经验，专注大数据分析及数据价值挖掘、大数据及人工智能技术应用落地。
章节目录
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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大模型应用开发：核心技术与领域实践是2024年由机械工业出版社出版,作者于俊。
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