本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。

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本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。

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本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。

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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

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本书以深入浅出的语言，聚焦于技术如何重塑教学方式、学习路径、家庭教育、学校生态与教育治理，全面剖析了AIGC对教育体系的深远影响。本书既关注教师在人工智能辅助下如何重构专业能力，也探讨学生如何发展AI时代必备的学习力与判断力，同时指出家庭在数字时代育人的新定位与挑战。此外，书中还深入分析学校应如何实现从封闭系统向开放协同教育生态的转型，以及政府如何通过前瞻治理促进教育公平与创新。 无论你是奋战在一线的教育工作者、关注子女成长的家长、探索未来职业路径的学生，还是致力于教育改革的政策制定者和科技从业者，都能在本书中找到启发与方向。这是一本面向未来的教育读本，也是一本为当下每一位身处教育变革中的人撰写的实用指南。

本书对生成AI和ChatGPT进行了全面的概述，这些前沿技术在最近得到了显著的关注。本书旨在提供对这些技术、架构和培训方法的全面理解，包括它们的背景、开发过程和当前状态。这本书帮助发现创新的方式，这些技术已经实现了可衡量的利益，包括改进的效率，客户满意度，安全，收入增长和它在不同行业和用例的潜在应用。