本書剖析了AI大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)原理，并探討了其與數(shù)據(jù)要素的緊密聯(lián)系。本書首先闡述了AI大模型的發(fā)展里程碑、機(jī)遇及挑戰(zhàn)，并深入解析了AI大模型的技術(shù)原理，包括主要部件、GPT概念及推薦業(yè)務(wù)選擇；其次，重點(diǎn)討論了數(shù)據(jù)要素在AI大模型中的重要性，涵蓋數(shù)據(jù)特性、需求演變、形態(tài)轉(zhuǎn)化及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；其次，書中還涉及AI大模型數(shù)據(jù)存儲、可解釋性與可視化，以及多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用案例；最后，探討大模型在對齊、隱私和安全方面的挑戰(zhàn)，展望未來發(fā)展趨勢。