本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。 本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI知识。本书提供完整的代码示例，可帮助读者将抽象的理论知识转化为手头的实际技能。本书不仅理论知识丰富，实战案例更能帮助读者在专业领域内高效地应用AI技术。

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20世纪80年代末和90年代初，苏联及东欧社会主义国家相继发生巨变。在俄罗斯，所谓的“改革派”精英认为，建立西方社会那样的自由市场，改变公有制，确立私有制，就能得到西方援助，快速解决国内经济面临的所有问题，从而跻身于发达国家之列。因此，他们不惜以激烈的“休克疗法”来迅速推动经济私有化，自称实现了世界历史上的“一个奇迹”，完成了“一场不流血的财产大革命”。那么，私有化这个被西方鼓吹的灵丹妙药，在俄罗斯得到了预期的效果吗？它对俄罗斯的社会经济产生了哪些影响？国家和民众为此得到了什么又付出了什么？《俄罗斯的私有化》作者张树华、单超以历史的眼光和详实的资料全面客观地介绍了私有化20年来在俄罗斯发生、发展、演变的来龙去脉，其中的经验和教训是不能忽视的，我们从中也可得到一些借鉴。 《俄罗斯的私有化》由社会科学文献出版社出版发行。

"《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求，结合范例程序，针对零基础人群，讲述了从“入门”到“能干活”所必需掌握的知识点。 《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点，包括Python和Pytorch的开发环境、神经网络预测技术、用卷积和残差神经网络分类图片的技术、数据预处理和数据增强、用生成对抗网络识别图片的技术、用循环神经网络和Transformer 网络分析文本的技术、用VIT模型分类图片的技术、人脸识别和目标物体识别的技术、音频处理技术，以及DeepSeek本地化部署和微调技术等。 "

内容简介 本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。 通过阅读本书，你将能够： （1）全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深入了解开源大模型向垂直领域迁移的核心方式，包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径，并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 （2）快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集，同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术，显著降低数据获取成本。 （3） 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法（如LoRA和QLoRA），并结合推理优化技术（如量化、剪枝和模型编译），高效实现低成本的大模型训练与推理。 （4）精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案，涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术，确保模型在实际应用中的高效、安全运行。 无论你是大模型开发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深入大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你掌握这一前沿技术的实践精髓。

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本书由俄罗斯“私有化的总设计师”的丘拜斯主编。本书论述了?樟盟グ艿睦吩颉⒆髡呔酶母锢砟罴捌涫凳┧接谢姆椒ê凸獭Ｊ嵌砺匏顾接谢牡谝皇植牧稀? 阿纳托利·丘拜斯，1955年生于明斯克州。1977年毕业于列宁格勒工程经济学院，后获经济学副博士学位。1982——1990年曾任工程师、教师、系主任。1991年任俄罗斯国有资产管理委员会主席。1992年5月俄政府副总理，1994年11月任

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： RAG的召回和生成模块算法 高级RAG系统的构建技巧 RAG系统的各种训练方法 RAG的范式变迁 零基础搭建RAG系统 高级RAG系统微调与搭建

《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。

这是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识： ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维链 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深入研究ChatGPT本身，还是正在研发或使用其他大模型，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。