大語言模型應用指南-以ChatGPT為起點,從入門到精通的AI實踐教程 9787121475986 萬俊
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大語言模型應用指南-以ChatGPT為起點,從入門到精通的AI實踐教程 ISBN：9787121475986 出版社：電子工業 著編譯者：萬俊 頁數：360 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1639229 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是一本對人工智慧小白讀者非常友好的大語言模型應用指南，有兩大特點：一是以通俗易懂的方式解釋複雜概念，通過實例和案例講解大語言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法，包括大語言模型常用的三種交互格式、提示工程、工作記憶與長短期記憶，以及外部工具等，使讀者能夠全面了解和掌握這一先進技術的應用和二次開發；二是緊跟當前大語言模型技術的更新動態，介紹GPTs的創建，以GPT-4V和Gemini為例講述多模態模型的應用，還包括無梯度優化、自主Agent系統、大語言模型微調、RAG框架微調、大語言模型安全技術等。 無論是學術研究者、工程師，還是對大語言模型感興趣的普通讀者，都可以通過本書獲得大語言模型的前沿研究成果、技術進展和應用案例，從而更好地應用大語言模型解決實際問題。作者簡介 萬俊，南京大學計算數學專業本碩，現任中國香港瑞銀軟體工程師，OPPO前高級數據挖掘工程師，螞蟻集團前高級機器學習工程師，Udacity前機器學習和深度學習資深講師，曾多次在各類數據競賽中獲獎（Kaggle Kesci Data Castle），已發表CCFA類論文一篇，EI論文一篇，神經網路測試專利一個，LeetCode專欄作家，著有「Enlighten AI」專欄。目錄 第1篇 基礎第1章 從人工智慧的起源到大語言模型 1 1 人工智慧的起源 1 1 1 機器能思考嗎 1 1 2 達特茅斯會議 1 2 什麼是機器學習 1 2 1 演繹推理與歸納推理 1 2 2 人工編程與自動編程 1 2 3 機器學習的過程 1 2 4 機器學習的分類 1 3 什麼是神經網路 1 3 1 還原論與湧現性 1 3 2 神經網路的發展歷史 1 3 3 神經網路基礎 1 3 4 神經網路的三要素 1 4 自然語言處理的發展歷程 1 4 1 什麼是自然語言處理 1 4 2 文本的向量化 1 4 3 神經網路中的自監督學習 1 5 大語言模型 1 5 1 什麼是大語言模型 1 5 2 語言模型中的token 1 5 3 自回歸模型與文本生成 1 5 4 統一自然語言任務 1 5 5 大語言模型的訓練過程 1 5 6 大語言模型的局限性 第2篇 入門 第2章 交互格式 2 1 Completion交互格式 2 2 ChatML交互格式 2 3 Chat Completion交互格式 第3章 提示工程 3 1 什麼是提示工程 3 2 提示的構成 3 3 提示的基礎技巧 3 3 1 在提示的末尾重複關鍵指令 3 3 2 使用更清晰的語法 3 3 3 盡量使用示例 3 3 4 明確要求大語言模型回復高質量的響應 3 4 Chat Completion交互格式中的提示 3 5 提示模板與多輪對話 第4章 工作記憶與長短期記憶 4 1 什麼是工作記憶 4 2 減輕工作記憶的負擔 4 2 1 Chain-of-Thought 4 2 2 Self-Consistency 4 2 3 Least-to-Most 4 2 4 Tree-of-Tought和Graph -of-Tought 4 2 5 Algorithm-of-Tought 4 2 6 Chain-of-Density 4 3 關於大語言模型的思考能力 4 4 長短期記憶 4 4 1 什麼是記憶 4 4 2 短期記憶 4 4 3 長期記憶 第5章 外部工具 5 1 為什麼需要外部工具 5 2 什麼是外部工具 5 3 使用外部工具的基本原理 5 4 基於提示的工具 5 4 1 Self-ask 框架 5 4 2 ReAct 框架 5 4 3 改進ReAct框架 5 5 基於微調的工具 5 5 1 Toolformer 5 5 2 Gorilla 5 5 3 function calling 第6章 ChatGPT介面與擴展功能詳解 6 1 OpenAI大語言模型簡介 6 2 ChatGPT擴展功能原理 6 2 1 網頁實時瀏覽 6 2 2 執行Python代碼 6 2 3 圖像生成 6 2 4 本地文件瀏覽 6 3 Chat Completion介面參數詳解 6 3 1 模型響應返回的參數 6 3 2 向模型發起請求的參數 6 4 Assistants API 6 4 1 工具 6 4 2 線程 6 4 3 運行 6 4 4 Assistants API整體執行過程 6 5 GPTs與GPT商店 6 5 1 GPTs功能詳解 6 5 2 GPT商店介紹 6 5 3 案例：私人郵件助手 第3篇 進階 第7章 無梯度優化 7 1 單步優化 7 2 強化學習入門 7 3 多步優化中的預測 7 4 多步優化中的訓練 7 5 多步優化中的訓練和預測 第8章 自主Agent系統 8 1 自主Agent系統簡介 8 2 自主Agent系統的基本組成 8 3 自主Agent系統案例分析（一） 8 3 1 BabyAGI 8 3 2 AutoGPT 8 3 3 BeeBot 8 3 4 Open Interpreter 8 3 5 MemGPT 8 4 自主Agent系統案例分析（二） 8 4 1 CAMEL 8 4 2 ChatEval 8 4 3 Generative Agents 第9章 微調 9 1 三類微調方法 9 2 Transformer解碼器詳解 9 2 1 Transformer的原始輸入 9 2 2 靜態編碼和位置編碼 9 2 3 Transformer層 9 3 高效參數微調 9 3 1 Adapter高效微調 9 3 2 Prompt高效微調 9 3 3 LoRA高效微調 9 3 4 高效微調總結 9 4 微調RAG框架 9 4 1 RAG框架微調概述 9 4 2 數據準備和參數微調 9 4 3 效果評估 第10章 大語言模型的安全技術 10 1 提示注入攻擊 10 1 1 攻擊策略 10 1 2 防禦策略 10 2 越獄攻擊與數據投毒 10 2 1 衝突的目標與不匹配的泛化 10 2 2 對抗樣本 10 2 3 數據投毒 10 3 幻覺和偏見問題 10 4 為大語言模型添加水印 第4篇 展望 第11章 大語言模型的生態與未來 11 1 多模態大語言模型 11 1 1 什麼是多模態 11 1 2 GPT-4V簡介 11 1 3 Gemini簡介 11 2 大語言模型的生態系統 11 3 大語言模型的第一性原理：尺度定律 11 3 1 什麼是尺度定律 11 3 2 尺度定律的性質 11 3 3 尺度定律的未來 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
