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题名/责任者:

大模型驱动的研发效能实践/顾黄亮 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-111-77234-7/CNY99.00

载体形态项:

XV, 249页:图;24cm

并列正题名:

Practice of research and development efficiency driven by large models

个人责任者:

顾黄亮 著

个人责任者:

郑清正 著

个人责任者:

牛晓玲 著

学科主题:

自然语言处理

学科主题:

软件开发-研究

中图法分类号:

TP391

中图法分类号:

TP311.52

一般附注:

CMP BOOKS

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 郑清正, 牛晓玲, 车昕

责任者附注:

顾黄亮, 资深DevOps/研发效能专家, 有多年的运维研发经验, 专注企业IT数字化转型和落地, 致力于企业智慧运维体系的打造。现在就职于某持牌金融机构。

提要文摘附注:

本书旨在探索大模型在软件交付过程中的实践, 共11章, 从逻辑上分为三篇: 基础篇 (第1-3章), 简要介绍大语言模型的发展与起源、Transformer模型及ChatGPT相关内容, 涵盖GPT模型的结构与完整实现, 以及Transformer模型的基本原理 ; 进阶篇 (第4-6章), 重点讲解大语言模型的微调技术、RAG的基本原理, 以及软件交付的三大底座 —— DevOps、平台工程和SRE ; 实践篇 (第7-11章), 重点讲解大语言模型在运维、测试、编码、项目管理、安全中的应用。

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