大语言模型应用指南
￥ 57.7 4.9折 ￥ 118 九五品
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北京通州
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作者万俊
出版社电子工业出版社
ISBN9787121475986
出版时间2024-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价118元
上书时间2024-12-03
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:大语言模型应用指南
定价：118.00元
作者:万俊
出版社：电子工业出版社
出版日期：2024-05-01
ISBN：9787121475986
字数：
页码：
版次：
装帧：平装
开本：128开
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编辑推荐
探索智能前沿，模型力量！这是一本能让你真正将大语言模型用起来的专业指南！通俗：通篇用生活案例讲解，对人工智能或编程技术小白读者非常友好！前沿：从大语言模型的核心原理、工作流程等，再到提示工程、长短期记忆、GPTs、Agent系统、微调与安全技术、GPT-4V与Gemini、尺度定律与压缩即智能等新技术点。本书用4篇带你逐层攀登，从此大语言模型，共赴智慧科技的星辰大海！篇夯实基础，探索机器学习、神经网络、自然语言处理和大语言模型的基础。第2篇实践应用，包括交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆，外部工具和GPTs的开发。第3篇拓宽边界，涵盖无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调以及安全技术等。第4篇洞见未来，探讨多模态大语言模型、尺度定律、压缩即智能、图灵机与大语言模型的关联等。
内容提要
本书是一本对人工智能小白读者非常友好的大语言模型应用指南，有两大特点：一是以通俗易懂的方式解释复杂概念，通过实例和案例讲解大语言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法，包括大语言模型常用的三种交互格式、提示工程、工作记忆与长短期记忆，以及外部工具等，使读者能够全面了解和掌握这一先进技术的应用和二次开发；二是紧跟当前大语言模型技术的更新动态，介绍GPTs的创建，以GPT-4V和Gemini为例讲述多模态模型的应用，还包括无梯度优化、自主Agent系统、大语言模型微调、RAG框架微调、大语言模型安全技术等。无论是学术研究者、工程师，还是对大语言模型感兴趣的普通读者，都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术进展和应用案例，从而更好地应用大语言模型解决实际问题。
目录
篇 基础 章 从人工智能的起源到大语言模型 2 1.1 人工智能的起源 2 1.1.1 机器能思考吗 2 1.1.2 达特茅斯会议 3 1.2 什么是机器学习 4 1.2.1 演绎推理与归纳推理 4 1.2.2 人工编程与自动编程 5 1.2.3 机器学习的过程 5 1.2.4 机器学习的分类 8 1.3 什么是神经网络 9 1.3.1 还原论与涌现性 9 1.3.2 神经网络的发展历史 10 1.3.3 神经网络基础 11 1.3.4 神经网络的三要素 13 1.4 自然语言处理的发展历程 17 1.4.1 什么是自然语言处理 17 1.4.2 文本的向量化 18 1.4.3 神经网络中的自监督学习 21 1.5 大语言模型 24 1.5.1 什么是大语言模型 24 1.5.2 语言模型中的token 25 1.5.3 自回归模型与文本生成 33 1.5.4 统一自然语言任务 41 1.5.5 大语言模型的训练过程 44 1.5.6 大语言模型的局限性 46 第2篇 入门 第2章 交互格式 50 2.1 Completion交互格式 50 2.2 ChatML交互格式 52 2.3 Chat Completion交互格式 54 第3章 提示工程 57 3.1 什么是提示工程 57 3.2 提示的构成 58 3.3 提示的基础技巧 62 3.3.1 在提示的末尾重复关键指令 63 3.3.2 使用更清晰的语法 63 3.3.3 尽量使用示例 65 3.3.4 明确要求大语言模型回复高质量的响应 65 3.4 Chat Completion交互格式中的提示 65 3.5 提示模板与多轮对话 69 第4章 工作记忆与长短期记忆 72 4.1 什么是工作记忆 72 4.2 减轻工作记忆的负担 74 4.2.1 Chain-of-Thought 74 4.2.2 Self-Consistency 76 4.2.3 Least-to-Most 76 4.2.4 Tree-of-Tought和Graph -of-Tought 79 4.2.5 Algorithm-of-Tought 85 4.2.6 Chain-of-Density 88 4.3 关于大语言模型的思考能力 90 4.4 长短期记忆 91 4.4.1 什么是记忆 91 4.4.2 短期记忆 92 4.4.3 长期记忆 105 第5章 外部工具 122 5.1 为什么需要外部工具 122 5.2 什么是外部工具 122 5.3 使用外部工具的基本原理 124 5.4 基于提示的工具 126 5.4.1 Self-ask 框架 126 5.4.2 ReAct 框架 128 5.4.3 改进ReAct框架 134 5.5 基于微调的工具 137 5.5.1 Toolformer 137 5.5.2 Gorilla 140 5.5.3 function calling 141 第6章 ChatGPT接口与扩展功能详解 149 6.1 OpenAI大语言模型简介 149 6.2 ChatGPT扩展功能原理 151 6.2.1 网页实时浏览 152 6.2.2 执行Python代码 153 6.2.3 图像生成 154 6.2.4 本地文件浏览 157 6.3 Chat Completion接口参数详解 158 6.3.1 模型响应返回的参数 158 6.3.2 向模型发起请求的参数 159 6.4 Assistants API 162 6.4.1 工具 162 6.4.2 线程 163 6.4.3 运行 163 6.4.4 Assistants API整体执行过程 164 6.5 GPTs与GPT商店 164 6.5.1 GPTs功能详解 165 6.5.2 GPT商店介绍 172 6.5.3 案例：私人邮件助手 174 第3篇 进阶 第7章 无梯度优化 184 7.1 单步优化 184 7.2 强化学习入门 188 7.3 多步优化中的预测 191 7.4 多步优化中的训练 194 7.5 多步优化中的训练和预测 201 第8章 自主Agent系统 210 8.1 自主Agent系统简介 210 8.2 自主Agent系统的基本组成 211 8.3 自主Agent系统案例分析（一） 213 8.3.1 BabyAGI 213 8.3.2 AutoGPT 216 8.3.3 BeeBot 221 8.3.4 Open Interpreter 228 8.3.5 MemGPT 232 8.4 自主Agent系统案例分析（二） 243 8.4.1 CAMEL 243 8.4.2 ChatEval 246 8.4.3 Generative Agents 250 第9章 微调 262 9.1 三类微调方法 262 9.2 Transformer解码器详解 264 9.2.1 Transformer的原始输入 264 9.2.2 静态编码和位置编码 264 9.2.3 Transformer层 265 9.3 高效参数微调 268 9.3.1 Adapter高效微调 268 9.3.2 Prompt高效微调 269 9.3.3 LoRA高效微调 272 9.3.4 高效微调总结 274 9.4 微调RAG框架 275 9.4.1 RAG框架微调概述 275 9.4.2 数据准备和参数微调 276 9.4.3 效果评估 276 0章 大语言模型的安全技术 280 10.1 提示注入攻击 280 10.1.1 攻击策略 281 10.1.2 防御策略 284 10.2 越狱攻击与数据投毒 285 10.2.1 冲突的目标与不匹配的泛化 285 10.2.2 对抗样本 286 10.2.3 数据投毒 289 10.3 幻觉和偏见问题 292 10.4 为大语言模型添加水印 294 第4篇 展望 1章 大语言模型的生态与未来 298 11.1 多模态大语言模型 298 11.1.1 什么是多模态 298 11.1.2 GPT-4V简介 300 11.1.3 Gemini简介 303 11.2 大语言模型的生态系统 308 11.3 大语言模型的性原理：尺度定律 311 11.3.1 什么是尺度定律 312 11.3.2 尺度定律的性质 313 11.3.3 尺度定律的未来 320 11.4 通向通用人工智能：压缩即智能 321 11.4.1 编码与无损压缩 322 11.4.2 自回归与无损压缩 331 11.4.3 无损压缩的极限 336 11.5 图灵机与大语言模型：可计算性与时间复杂度 342 11.5.1 图灵机与神经网络 342 11.5.2 智能的可计算性 346 11.5.3 逻辑推理的时间复杂度 349 参考文献 352
作者介绍
万俊，南京大学计算数学专业本硕；现任中国香港瑞银软件工程师；OPPO前高级数据挖掘工程师 ；蚂蚁集团前高级机器学习、数据工程师 ；Udacity前机器学习和深度学习资深讲师；曾多次在各类数据竞赛中获奖（Kaggle Kesci Data Castle）；已发表CCF A类论文一篇，EI论文一篇，神经网络测试专利一个 ；LeetCode专栏作家，著有“Enlighten AI”专栏。
序言
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