本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。 本书适合机器学习初学者以及相关从业者和研究人员阅读。 编辑推荐 大佬作者：本书由GitHub项目LLMs-from-scratch（star数40.2k）作者、大模型独角兽公司Lightning AI工程师倾力打造 行业大咖推荐：本书获得了多位行业大咖的推荐，包括Deep (Learning) Focus网站作者Cameron R. Wolfe，AI Engineering一书作者、Claypot AI联合创始人Chip...(展开全部)

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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。 "

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

本书全面揭示金融领域大模型的应用与发展趋势，也为我国人工智能在金融领域的深层次应用提供创新启示。

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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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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

本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解，将复杂概念阐释得通俗易懂，是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和Transformer等技术感兴趣的学生、研究者和工程师阅读和参考。 编辑推荐 覆盖95%大模型面试高频考点 涵盖MoE、预训练、后训练、SFT、PEFT、RLHF、PPO、GRPO、DPO、FlashAttention、RAG、智能体以及DeepSeek MLA等