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题名/责任者:

快速部署大模型:LLM策略与实践/(美) 斯楠·奥兹德米尔著 姚普 ... [等] 译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-66161-0/CNY79.00

载体形态项:

198页:图;24cm

统一题名:

Quick start guide to large language models : strategies and best practices for using ChatGPT and other LLMs

其它题名:

LLM策略与实践

其它题名:

基于ChatGPT等大语言模型

个人责任者:

奥兹德米尔 (Ozdemir, Sinan) 著

个人次要责任者:

姚普 译

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

责任者附注:

斯楠·奥兹德米尔 (Sinan Ozdemir), 拥有数学硕士学位, 是一位成功的人工智能企业家和风险投资顾问。在担任约翰·霍普金斯大学讲师期间, 首次涉足数据科学和机器学习, 并发明了人工智能领域的多项专利。姚普, 中国科学院大学博士, 现任京东资深算法工程师, 多年从事算法设计与开发、算法框架引擎开发、算法产品化开发, 在图算法和大模型领域深耕多年,《图深度学习从理论到实践》作者。

提要文摘附注:

作为人工智能领域的前沿技术之一, 大语言模型 (LLM) 的出现正逐步改变人类对语言、沟通乃至认知的理解。这些模型通过不断迭代与升级, 不仅在自然语言处理领域取得了革命性突破, 更是将人工智能的应用推向了一个崭新的高度。从简单的问答到复杂的文字生成, 从初级的情感理解到撰写具有丰富感情色彩的文章, LLM有着令人着迷的魔力, 并驱使着人们不断探索与实践, 发现更多令人兴奋的秘密。本书覆盖了大模型基本结构概述、提示词工程、大模型的微调、强化学习与人类反馈等基础理论知识, 也包含采用大模型制作检索引擎、推荐系统、文图检索等人门应用实践, 还介绍了大模型应用于商业生产时, 开源与闭源的策略选择等, 能够帮助广大读者对大模型的相关知识有一个快速的认知, 进而帮助读者快速融入人工智能时代。

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