计算机 类型
可以朗读 语音朗读
216千字 字数
2025-07-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

一本书打通大语言模型技术脉络，零基础极速入门AI核心领域。

内容简介

本书将带读者走进大语言模型的神奇世界，即使读者没有深厚的技术背景，也能轻松理解。本书首先从基础概念讲起，详细介绍大语言模型及其技术发展脉络。接着探讨大语言模型在日常生活中的广泛应用，比如智能客服、文本自动生成、语言翻译等。

此外，本书还会客观地分析大语言模型的局限性和可能面临的挑战，例如准确性问题、伦理考虑等，帮助读者形成全面而理性的认识。最后，本书还会展望大语言模型的未来发展趋势，探讨它们将如何为读者所在的行业赋能。

目录

  • 版权信息
  • 序
  • 前言
  • CHAPTER 1 第1章 早期的神经语言模型
  • 1.1 神经网络模型之前的时代
  • 1.2 神经网络如何理解语言
  • CHAPTER 2 第2章 深度学习时代的自然语言处理
  • 2.1 擅长处理文本序列的循环神经网络
  • 2.2 Transformer“只需要注意力”
  • CHAPTER 3 第3章 预训练语言模型的兴起
  • 3.1 通过预训练提升语言模型能力
  • 3.2 语言模型如何胜任多种任务
  • CHAPTER 4 第4章 大语言模型能力涌现
  • 4.1 学会如何学习——元学习和语境学习能力
  • 4.2 模型规模和能力的缩放定律
  • 4.3 大语言模型学会写代码
  • CHAPTER 5 第5章 服从指令的大语言模型
  • 5.1 InstructGPT——更听话的语言模型
  • 5.2 指令微调方法
  • 5.3 拒绝采样——蒸馏提纯符合人类偏好的模型
  • 5.4 从AI反馈中学习
  • CHAPTER 6 第6章 开源大语言模型
  • 6.1 GPT-J和GPT-Neo——开源社区的率先探索
  • 6.2 Pile开源大语言模型训练数据集
  • 6.3 开源“羊驼”LLaMA模型
  • 6.4 ChatGLM——国产大语言模型的开源先锋
  • CHAPTER 7 第7章 探秘大语言模型的并行训练
  • 7.1 并行训练一瞥
  • 7.2 GPipe流水线
  • 7.3 PipeDream流水线
  • CHAPTER 8 第8章 大语言模型应用
  • 8.1 常见应用场景
  • 8.2 利用外部知识库打败“幻觉”
  • 8.3 思维链——思维过程的草稿纸
  • 8.4 使用工具拓展能力范围
  • 8.5 定制专属的智能体
  • CHAPTER 9 第9章 大语言模型前沿展望
  • 9.1 多模态大模型——有眼睛和耳朵的大语言模型
  • 9.2 关于安全和隐私的挑战
  • 9.3 大语言模型距离强人工智能还有多远
  • 中英文对照表
  • 参考文献
展开全部

评分及书评

评分不足
1个评分

出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。