GPT多模態大模型與AI Agent智能體 陳敬雷 9787302686583 【台灣高等教育出版社】

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書名：GPT多模態大模型與AI Agent智能體
ISBN：9787302686583
出版社：清華大學
著編譯者：陳敬雷
頁數：404
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741650
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內容簡介

本書深入探討GPT多模態大模型與AI Agent智能體的技術原理及其在企業中的應用落地。 全書共8章，從大模型技術原理切人，逐步深人大模型訓練及微調，還介紹眾多國內外主流大模型LangChain技術、RAG檢索增強生成、多模態大模型等均有深入講解。對AI Agent智能體，從定義、原理到主流框架也都進行深入講解。在企業應用落地方面，本書提供豐富的案例分析，如基於大模型的對話式推薦系統、多模態搜索、NL2SQL數據即席查詢、智能客服對話機器人、多模態數字人以及多模態具身智能等。這些案例不僅展示了大模型技術的實際應用，也為讀者提供了寶貴的實踐經驗。 本書內容豐富、系統，既有理論知識的深入講解，也有大量的實踐案例和代碼示例，能夠幫助學生在掌握理論知識的同時，培養實際操作的能力和解決問題的能力。通過閱讀本書，讀者將能夠更好地理解大模型技術的前沿發展，並將其應用於實際工作中，推動人工智能技術的進步和創新 本書適合對大模型、多模態技術及AI Agent感興趣的讀者閱讀，也特別適合作為高等院校本科生和研究生的教材或參考書。

作者簡介

陳敬雷，充電了么創始人，中國首席數據官聯盟專家委員。擁有十幾年互聯網從業經驗，在技術領域，尤其在大數據和人工智能方向有豐富的算法工程落地實戰經驗，其中在獵聘網任職期間主導的推薦算法系統項目獲得公司優秀項目獎，推薦效果得到5倍的提升。目前專註于大數據和人工智能驅動的上班族在線教育行業，研發了充電了么App，用深度學習算法、NLP、推薦引擎等技術來高效提升在線學習效率。

目錄

第1章 大模型技術原理
1 1 大模型技術的起源、思想
1 2 基於Transformer的預訓練語言模型
1 2 1 編碼預訓練語言模型
1 2 2 解碼預訓練語言模型
1 2 3 基於編解碼架構的預訓練語言模型
1 3 提示學習與指令微調
1 3 1 提示學習
1 3 2 指令微調
1 4 人類反饋強化學習
1 4 1 強化學習
1 4 2 PPO算法
1 4 3 大模型人類反饋強化學習對齊
1 5 GPT智能湧現原理與AGI通用人工智能
1 5 1 什麼是智能湧現
1 5 2 思維鏈
1 5 3 上下文學習能力
1 5 4 指令理解
1 5 5 通用人工智能
第2章 大模型訓練及微調
2 1 大模型訓練概述
2 2 分散式訓練的并行策略
2 2 1 數據并行
2 2 2 模型并行
2 2 3 混合併行
2 2 4 并行計算框架
2 3 預訓練模型的壓縮
2 3 1 模型壓縮方案概述
2 3 2 結構化模型壓縮策略
2 3 3 非結構化模型壓縮策略
2 3 4 8位/4位量化壓縮實戰
2 4 大模型微調方法
2 4 1 Prefix Tuning微調
2 4 2 P-Tuning V1微調
2 4 3 P-Tuning V2微調
2 4 4 LoRA微調
2 4 5 QLoRA微調
2 5 基於旋轉位置編碼RoPE的長文本理解
2 5 1 RoPE技術原理
2 5 2 RoPE關鍵特性
第3章 主流大模型
3 1 國內大模型
3 1 1 智譜清言 ChatGLM
3 1 2 百川智能
3 1 3 百度文心一言
3 1 4 阿里巴巴通義千問
3 1 5 騰訊混元
3 1 6 華為盤古
3 1 7 360智腦
3 1 8 科大訊飛星火
3 1 9 智源悟道大模型
3 1 10 月之暗面 Kimi
3 1 11 復旦大學 MOSS
3 1 12 零一萬物
3 1 13 位元組跳動豆包大模型
3 2 國外大模型
3 2 1 OpenAI GPT-4o
3 2 2 Meta LLaMA
3 2 3 Anthropic Claude
3 2 4 谷歌 Gemini和開源Gemma
3 2 5 Mistral Large
3 2 6 xAI Grok
3 3 垂直類大模型
3 3 1 HuatuoGPT
3 3 2 BianQue
3 3 3 BenTsao
3 3 4 XrayGLM
3 3 5 DoctorGLM
3 3 6 ChatMed
3 3 7 度小滿軒轅
3 3 8 BloombergGPT
3 3 9 LawGPT
3 3 10 LexiLaw
3 3 11 Lawyer LLaMA
3 3 12 ChatLaw
3 3 13 ChatGLM-Math
第4章 LangChain技術原理與實踐
4 1 LangChain技術原理
4 2 LangChain六大核心模塊
4 2 1 模型I/O
4 2 2 數據增強模塊
4 2 3 鏈模塊
4 2 4 記憶模塊
4 2 5 Agent模塊
4 2 6 回調處理器
第5章 RAG檢索增強生成
5 1 RAG技術原理
5 1 1 RAG的概念與應用
5 1 2 RAG技術架構
5 1 3 分塊和向量化
5 1 4 搜索索引
5 1 5 重新排序和過濾
5 1 6 查詢轉換與路由
5 1 7 RAG中的Agent智能體
5 1 8 響應合成器
5 1 9 大模型微調和RAG優劣勢對比
5 2 文本向量模型
5 2 1 Embedding模型、Reranker模型及ColBERT模型
5 2 2 阿里巴巴 GTE向量模型
5 2 3 中文 acge_text_embedding模型
5 2 4 智源中英文語義向量模型 BGE
5 2 5 Moka開源文本嵌入模型 M3E
5 2 6 OpenAI的text-embedding模型
5 3 向量資料庫
5 3 1 Faiss
5 3 2 Milvus
5 3 3 Pinecone
5 3 4 Chroma
5 4 RAG應用實踐
5 4 1 基於大模型構建企業私有數據的知識問答
5 4 2 應對大模型落地挑戰的優化策略
第6章 多模態大模型
6 1 多模態基礎模型
6 1 1 多模態對齊、融合和表示
6 1 2 CLIP
6 1 3 BLIP
6 1 4 BLIP-2
6 1 5 InstructBLIP和X-InstructBLIP
6 1 6 SAM
6 1 7 OpenFlamingo
6 1 8 VideoChat
6 1 9 PaLM-E
6 2 OpenAI多模態大模型DALL·E 3、GPT-4V、GPT-4o、Sora
6 2 1 文生圖多模態大模型DALL·E 3
6 2 2 GPT-4V
6 2 3 端到端訓練多模態大模型GPT-4o技術原理
6 2 4 文生視頻多模態大模型Sora
6 3 通義千問多模態大模型
6 3 1 開源Qwen-VL和Qwen-VL-Chat
6 3 2 Qwen-VL-Plus和Qwen-VL-Max
6 4 開源端到端訓練多模態大模型LLaVA
6 4 1 LLaVA
6 4 4 MoE-LLaVA
6 4 5 LLaVA-Plus
6 4 6 Video-LLaVA和LLaVA-NeXT-Video
6 5 零一萬物多模態大模型Yi-VL系列
6 5 1 Yi-VL系列模型架構
6 5 2 Yi-VL系列模型訓練微調及推理
6 6 清華系多模態大模型
6 6 1 VisualGLM-6B
6 6 2 CogVLM2
6 6 3 CogAgent
6 6 4 CogView、CogVideo和CogVideoX
6 6 5 CogCoM
6 6 6 GLM-4V-9B
第7章 AI Agent智能體
7 1 AI Agent智能體介紹和原理
7 1 1 AI Agent的定義與角色
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