在人工智能領域,大模型技術以其強大的語言理解和生成能力,正在深刻改變著眾多行業的應用方式。然而,面對這些復雜且前沿的技術實現與實際落地挑戰,許多開發者和從業者往往感到無從下手。為了解答這些疑問,提供系統的技術知識和實戰經驗,《大模型應用開發:核心技術與領域實踐》應運而生。這本書由科大訊飛AI團隊與中國科大的資深專家聯合撰寫,旨在打通大模型的技術原理與應用實踐之間的壁壘,為相關領域的從業者提供一本全面且實用的指南。
《大模型應用開發:核心技術與領域實踐》是一本全面且實用的指南,它打通了大模型的技術原理與應用實踐之間的壁壘,為讀者提供了系統的技術知識和實戰經驗。隨著人工智能技術的不斷發展和普及,大模型技術將在更多領域發揮重要作用。
一、書籍概述
《大模型應用開發:核心技術與領域實踐》于2024年12月由機械工業出版社正式出版。該書共10章,從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分。作者團隊包括于俊、程禮磊和程明月,他們均在人工智能領域有著深厚的學術背景和豐富的實踐經驗。
- 基礎知識(第1章):介紹大模型的定義、應用現狀、存在的問題以及發展趨勢,為讀者打下堅實基礎。
- 原理與技術(第2章和第3章):詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型原理,以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術。此外,還介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。
- 應用開發實踐(第4~10章):通過6個典型場景的應用開發實踐,詳細講解大模型插件應用開發、RAG(檢索增強生成)實踐,以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。
- 入門友好:本書特別注重基礎知識的講解,避免了深奧難懂的技術細節,使得即使是大模型領域的初學者也能輕松理解核心概念,快速進入實踐階段。這避免了學習初期的迷茫和挫敗感,有助于激發讀者的學習興趣和動力。
- 理論夠用:提供了對大模型工作流程、Transformer架構、提示工程技術、模型微調技巧等關鍵技術的深度剖析。通過詳細的案例分析和操作指南,幫助讀者深刻理解這些技術背后的原理和應用場景,提高解決問題的能力。這些理論知識不僅為實踐提供了堅實的支撐,也為讀者后續深入學習打下了基礎。
- 實戰導向:強調提示工程的實際應用,介紹了一系列經過驗證的提示設計和優化方法。通過實戰演練,讀者不僅能學到理論知識,更能掌握如何利用這些知識來改善大模型的性能,實現預期的輸出結果。這種實戰導向的學習方式有助于讀者將所學知識快速應用于實際工作中。
- 案例豐富:涵蓋了多個行業的實際應用案例,包括但不限于金融、醫療、教育等領域。這些案例不僅展示了大模型的廣泛應用前景,也為讀者提供了豐富的參考和借鑒。讀者可以在這些案例中找到與自己項目相似的場景,從而快速找到解決方案。
- 全程指導:每個案例都從需求分析開始,到環境搭建、代碼實現,最后到測試和部署,提供了一站式的全流程指導。讀者可以在每個環節中獲得具體的建議和支持,確保項目的順利進行,最終達到最佳的應用效果。這種全程指導的方式大大降低了讀者在實踐過程中的難度和不確定性。
- 于俊:科大訊飛高級人工智能工程師、中國科學技術大學工程博士、CCF高級會員。主要研究數據挖掘、知識圖譜、認知智能創新探索及應用,擁有超過15年的大數據及人工智能算法工程化經驗。參與編寫了多部人工智能領域的著作。
- 程禮磊:科大訊飛實驗室產品部算法總監、合肥工業大學概率論與數理統計碩士。在數據分析與挖掘、自然語言處理、教育認知診斷等領域有豐富的研究和開發經驗。精通Python、R語言以及人工智能深度學習框架,在人工智能教育、產教融合行業應用有著諸多落地經驗。
- 程明月:中國科學技術大學計算機科學與技術學院特任副研究員、碩士生導師、工學博士。主要研究時序建模、大模型方法及其應用。在相關領域國際學術會議和重要期刊上發表學術論文20余篇,申請發明專利10余項。擔任多個國際學術期刊與會議的審稿人以及程序委員會委員。曾榮獲多項算法競賽與雙創賽事競賽獎勵。
- 技術價值:本書系統講解了大模型的構建流程、核心技術及應用開發實踐,為讀者提供了全面的技術指南。這不僅有助于讀者深入理解大模型的工作原理和技術細節,也為他們在實際應用中提供了有力的支持。
- 實踐價值:通過豐富的案例和實戰演練,本書幫助讀者快速掌握大模型技術的精髓,并將所學知識應用于實際工作中。這有助于提升讀者的實踐能力和解決問題的能力,為他們在人工智能領域的發展打下堅實基礎。
- 應用前景:隨著大模型技術的不斷發展和普及,其在各個領域的應用前景越來越廣闊。本書不僅展示了大模型在智能客服、學科知識問答、法律領域、醫療領域等方面的應用實踐,還為讀者提供了將大模型技術應用于其他領域的思路和方法。這有助于推動大模型技術在更多領域的應用和創新。
- 行業影響:本書的出版將對人工智能領域產生積極的影響。它不僅為從業者提供了系統的技術知識和實戰經驗,也為行業內的交流和合作提供了平臺。這將有助于促進人工智能技術的快速發展和普及,推動相關行業的創新和升級。
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