《信用评分模型技术与应用》理论联系实际，深入浅出地阐述了信用评分模型的概念、种类、优越性及其在各种金融管理活动中的重要应用，对信用评分模型的数据基础、数据挖掘的技术方法、信用评分模型的发展流程等进行了系统的分绍，对于一些在管理实践中广泛运用的模型如信用局评分模型(风险、收益、破产等)、市场营销评分模型(市场反应、转账倾向等)、申请风险评分模型、行为评分模型(欺诈性申请、欺诈性交易)等模型的开发技术和应用策略进行了具体的阐述，并对信用评分模型的实施、管理、跟踪、检验等最佳操作经验进行了翔实的论述。

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"本书从大型模型的结构讲起，让读者了解大型模型的内部实现原理，然后讲解如何在特定任务下对大型模型进行预训练、有监督的微调，以及进行强化学习。通过对模型采用不同方法的训练，持续改进模型在特定任务上的性能。最后，本书将与读者一起探讨如何利用大型模型开发大模型时代的智能应用。 本书共9章，第1章讲解大型模型发展的历史及其带来的变革。第2章深入讲解大型模型内部结构的演进。第3章会尝试自己运行一个大模型。第4章介绍大型模型对模型训练和推理过程中带来的技术挑战和解决办法。第5章讲解如何进行大型模型的预训练以获取大模型的基本能力。第6章讲解如何对大模型进行有监督的微调，使大型模型输出与人类意图对齐。第7章讲解如何通过强化学习进一步提升大型模型的表现。第8章讲解如何对大模型进行评估。第9章讲解如何利用大模型构建智能应用。 本书适合有一定深度学习基础的读者，帮助他们从原理到应用，快速了解大型模型的原理、训练方法，并利用大型模型进行智能应用的开发。 "

人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。 本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。 本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例。无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，我们都希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。

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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。本书适合对新技术充满好奇的普通读者，以及希望跟上时代步伐的知识追求者阅读。

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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。 本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术，之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用开发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用开发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。

尽量以严谨而又清楚的语言介绍各种概率模型及其逻辑推导过程。相信它会给业界分析师、建模者，在校学习管理科学、运筹学、银行学、金融学等专业的学生带来新的启发，也相信它丰富的内容能够吸引更多的人关注消费信用，研究消费信用。

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