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大語言模型原理、微調(diào)與Agent開發(fā)
本書從理論到實踐全面探討了大語言模型(通常可簡稱“大模型”)在應(yīng)用開發(fā)中的核心技術(shù)與實現(xiàn)。內(nèi)容涵蓋了大語言模型的基本原理、微調(diào)與優(yōu)化技術(shù)、復(fù)雜項目開發(fā)流程及高效實用的工程實踐案例,通過結(jié)構(gòu)化的模塊設(shè)計和詳細(xì)的代碼解析,幫助讀者快速掌握相關(guān)技術(shù)并應(yīng)用于真實場景,搭建從理論到實踐的完整知識體系。本書分為四部分,共10章,系統(tǒng)梳理了大語言模型的核心架構(gòu)與原理,深入講解了Transformer模型的構(gòu)造與訓(xùn)練機制,全面介紹了現(xiàn)代微調(diào)方法(如LoRA、P-Tuning等)以及模型量化、編譯與推理優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)。針對應(yīng)用場景,本書結(jié)合多個企業(yè)級實際案例,包括電商智能客服平臺、編程輔助插件、尋人檢索數(shù)據(jù)庫和硬件開發(fā)工程師助手等,詳細(xì)展示了從需求分析、數(shù)據(jù)處理、模型選擇到上線部署的完整開發(fā)流程。這些案例不僅強調(diào)技術(shù)實現(xiàn),還融入了工程實踐中常見的問題與解決方案,為讀者提供了豐富的參考資料。
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