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137千字
字数
2025-07-01
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主编推荐语
一本书读懂大语言模型的前世今生。
内容简介
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。
首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；最后，讨论了语言模型对环境的影响。
目录
- 版权信息
- 编者序
- 前言
- 第一部分 无处不在的大语言模型
- 第一章 导论
- 本书导航
- 我们今天在什么位置
- 会说话的狗
- 我们创造了一只会说话的狗吗
- 会说话的神经网络正试图向我们传递某些信息
- 生成图片
- 我的工作会被取代吗
- 第二章 聊天机器人如何改变我们的生活
- 使用大语言模型
- 医疗保健
- 教育
- 法律
- 语言
- 计算机编程
- 建筑
- 电影制作
- 音乐制作
- 时间线
- 第三章 大语言模型的面对面测试
- 案例1：布莱斯·阿圭拉·伊·阿尔卡斯与LaMDA的对话
- 案例2：道格拉斯·霍夫施塔特与GPT-3的对话
- 案例3：凯文·罗斯与必应（GPT-4）的对话
- 案例4：布莱克·勒莫因与La MDA的对话
- 第四章 提示词的力量
- 为什么专家之间会有意见分歧
- 提示词生成一张图片
- 提示塑造人格特征
- 通过提示进行教学
- 提示工程
- 插件让思维更聚焦
- 高效提示法则
- 来自莎士比亚的告别提示词
- 第五章 什么是智能、思维和意识
- 厄里斯魔镜
- 反向图灵测试
- 哲学家们的观点
- 什么是智能
- 什么是思维
- 因果关系是什么
- 什么是意识
- 展望未来
- 第二部分 Transformer
- 语言模型
- 第六章 深度学习之源
- 第一波浪潮——1960年
- 第二波浪潮——1985年
- 第三波浪潮——2010年
- 教会网络模型英语单词发音
- 语言模型演变
- Transformer
- 微调
- 温度
- 随着神经网络规模的扩大，其性能持续提升
- 第七章 高维数学
- 迷失在参数空间
- 大型神经网络的几何特性
- 因果关系
- 因果解释
- 新数学
- 第八章 计算基础设施
- 大企业正在部署大语言模型
- 人工智能的研发
- 人工智能的动力源泉
- 端侧AI
- 一种新的计算模型
- 第九章 超级智能
- 机器与大脑的学习机制
- 超级智能出现的可能性有多大
- 若我们有足够的天地与时间
- 第十章 监管
- 自我监管
- 政府监管
- 版权
- 信任
- 第三部分 回到未来
- 第十一章 人工智能进化
- 我们能从自然界中学到什么
- 学习与编程的对比
- 第十二章 下一代技术
- 大型语言模型需要更长的“童年期”
- 大语言模型需要计划
- 大语言模型需要实现突破
- 大语言模型需要长期记忆能力
- 第十三章 从自然中学习
- 大脑如何进化
- 大脑逆向工程
- 语言如何进化
- 大脑和人工智能是否正在趋同
- 如何下载大脑
- 第十四章 未来，就在当下
- 科学和工程领域的范式转变
- 蛋白质大型生成模型
- 人工智能和医疗保健服务
- 展望未来
- 明天就是未来
- 后记
- 致谢
- 术语表
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评分及书评
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出版方
中信出版集团
中信出版社，成立于1988年，隶属于中国中信集团公司，是全国中央级出版社。2008年改制为中信出版股份有限公司。 中信出版集团满怀激情，关注思想、关注理念、关注人物、关注资讯、关注时尚，为读者提供最前沿的思想与最优秀的学习实践，通过有价值的、有享受的阅读，倡导与展示新的文化主流，启动一个“大众阅读时代”。
