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题名/责任者:

大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地/刘聪 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75845-7/CNY99.00

载体形态项:

X, 277页:图;24cm

其它题名:

应用实践与场景落地

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

刘聪 著

个人责任者:

沈盛宇 著

个人责任者:

李特丽 著

学科主题:

自然语言处理-指南

中图法分类号:

TP391-62

题名责任附注:

题名页题其余责任者：沈盛宇、李特丽、杜振东

责任者附注:

刘聪，资深NLP技术专家和AI技术专家，南京云问科技首席算法架构师，MLNLP (机器学习算法与自然语言处理) 社区学术委员。

责任者附注:

沈盛宇，资深算法工程师，南京云问网络技术有限公司算法组负责人。擅长结合用户业务场景，针对性设计知识图谱、问答、检索、多模态、AIGC等的相关算法和落地方案。在结合客户现有产品体系，推动数据中台和算法平台结合，从而提升服务质量方面，有丰富实战经验。

责任者附注:

李特丽，资深大模型应用专家，LangChain中文社区联合创始人，开发LangChain等多个大模型开发框架的中文网，帮助中国开发者快速学习AI开发框架，撰写书籍《LangChain入门指南》。

提要文摘附注:

本书是一本集理论、实践、应用与落地于一体的大型语言模型力作，共10章。第1章详细介绍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这些模型的性能。第2章解析模型微调的关键步骤。第3章介绍如何将大型语言模型与人类偏好进行对齐。第4章展示了如何利用GPTs来快速构建一个个性化的专属ChatGPT应用。第5章介绍Text2SQL应用的搭建，以及如何通过DeepSeekCoder模型进行定制化优化。第6章探讨角色扮演应用的构建，并介绍了如何通过微调Baichuan模型来增强体验。第7章聚焦于对话信息抽取应用的搭建，展示了如何通过微调Qwen模型将大型语言模型有效地应用于实际场景中。第8章介绍大型语言模型Agent以及常用框架。第9章深入RAG模型的各个组件，展示了如何构建一个基于知识库的智能问答应用。第10章则基于LangChain框架，引导读者构建一个AutoGPT应用，展示了大型语言模型在自动化任务执行中的潜力。

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