本書采用理論與實訓案例相結合的形式,深入淺出地介紹了大模型的基礎知識。本書共分為8章,內容涵 蓋大模型的基礎知識、傳統(tǒng)語言模型基礎知識、神經網絡基礎知識、大模型的主要技術、大模型的微調與部署、 大模型的應用,以及面對的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展等。
本書不僅適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術或相關專業(yè)學習大模型的入門教材,也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師學習閱讀。
全面解讀基礎知識:介紹人工智能大模型基礎知識,適合新手入門
詳細介紹大模型底層邏輯:詳解語言模型、神經網絡語言模型、與訓練語言模型、大模型的技術發(fā)展、微調與部署,以及大模型在各領域的優(yōu)化應用
深入解析場景應用:在各領域進行優(yōu)化,深入淺出解析人工智能應用
清晰介紹實戰(zhàn)步驟:有理論有實訓,介紹了人工智能大模型底層邏輯與技術,以及在實際中的應用,步驟清楚,條理清晰,即學即用
在信息技術日新月異的今天,人工智能已經成為推動社會進步和產業(yè)升級的重要力量。作為 人工智能領域的核心技術之一,大模型的出現與發(fā)展,無疑為自然語言處理乃至整個AI領域帶來了革命性的變革。這些模型不僅擁有強大的語言生成與理解能力,還能夠在諸多應用場景中展現出驚人的表現,為人類生活與工作帶來了前所未有的便利與可能。正是在這樣的時代背景下,本書應運而生,旨在為讀者提供一份全面、深入且實用的學習指南。
一、為什么寫這本書
大模型在自然語言處理、圖像、視頻領域取得了顯著的成就,引領了AI技術的最新潮流,但其背后復雜的技術原理、精細的訓練方法及廣泛的應用場景,對于廣大初學者及從業(yè)者而言,依然造成了一定的學習障礙。為了跨越這一門檻,引領讀者深入探索這一前沿技術的奧秘,我們精心編寫了這本全面介紹大模型的書籍。
在這本書中,我們將深刻認識到大模型在不同領域的核心地位。它不僅是當前學術界研究的焦點,更在實際應用中展現出了無可比擬的價值,從智能客服到文本生成,從信息檢索到語言翻譯,從圖像生成到視頻生成,無處不在地改變著我們的生活和工作方式。因此,我們希望通過本書,為讀者搭建一座通往大模型技術深處的橋梁,使大家能夠系統(tǒng)地掌握這一技術,為未來的職 業(yè)發(fā)展鋪平道路,無論是面對挑戰(zhàn)還是把握機遇,都能游刃有余。
另外,市面上關于大模型的書籍往往偏重于理論闡述或具體應用,缺乏兩者之間的有效融合。鑒于此,本書致力于在理論與實踐之間架起一座穩(wěn)固的橋梁,不僅詳細剖析模型的原理與訓練方法,還通過豐富的實際應用案例,幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。
在這個充滿無限創(chuàng)新與可能性的領域里,希望每個人都有潛力發(fā)現自我,創(chuàng)造價值,共同推動科技的進步與發(fā)展。
二、本書特色
- 零基礎講解,輕松上手
本書從最基本的概念出發(fā),逐步深入,確保讀者即使沒有任何相關背景知識,也能輕松上手。無論你是初學者還是有一定基礎的從業(yè)者,都能在這里找到適合自己的學習路徑。
- 深入淺出的講解
采用通俗易懂的語言,結合生動的圖表和實例,將復雜的概念和原理講解得清晰易懂。同時,我們還通過一些類比和比喻,幫助讀者更好地理解這些概念和原理。
- 理論與實踐相結合
除了理論知識的講解,本書還非常注重實踐能力的培養(yǎng)。每一章都配備了相應的實訓案例,讓讀者在實踐中加深對理論知識的理解。
- 前沿技術的探討與未來展望
本書不僅關注當前大模型的最新技術,還對其未來發(fā)展進行了展望和探討。我們希望通過這種方式,能夠讓讀者緊跟技術發(fā)展的步伐,了解最新的技術趨勢和應用前景。
三、本書適合對象
本書適合對大模型感興趣的廣大讀者,無論是高校學生、研究人員,還是業(yè)界開發(fā)者,都能從本書中獲得寶貴的知識和啟發(fā)。對于初學者,本書提供了堅實的基礎知識;對于有經驗的專業(yè)人士,本書則提供了最新的技術動態(tài)和深入的分析。
四、作者團隊
本書由河南工業(yè)大學的史衛(wèi)亞擔任主編,科大訊飛公司的劉田園、劉婉月擔任副主編。其中,史衛(wèi)亞編寫了第1~2章和第5~8章,劉婉月編寫了第3章、劉田園編寫了第4章。本書為校企合作成果,在編寫過程中,編者竭盡所能地為讀者呈現最好、最全的實用基礎知識,若仍存在疏漏和不妥之處,敬請廣大讀者批評指正。
史衛(wèi)亞:博士,副教授,IEEE會員,CCF會員,INNS會員。2009年獲得復旦大學計算機應用專業(yè)博士學位。20152016年在美國北卡羅來納大學做訪問學者,對機器學習、大數據檢索、數據庫、圖像和視頻處理、人工智能和模式識別等有深入研究。
劉田園:算法高級工程師,現就職于科大訊飛股份有限公司,并擔任河南工業(yè)大學人工智能與大數據學院人工智能雙師。具備多年算法開發(fā)經驗,發(fā)表人工智能相關專利多篇,研究方向包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)、機器學習等。
劉婉月:人工智能碩士,高級工程師,就職于科大訊飛股份有限公司,擁有豐富的人工智能項目落地實踐經驗,主要研究方向包括機器翻譯、自然語言處理和人工智能。