大模型驅動的研發效能實踐
顧黃亮 鄭清正 牛曉玲 車昕
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顧黃亮 鄭清正 牛曉玲 車昕
內容簡介 這是一本從實踐角度深入探討如何利用大語言模型提升軟件交付全生命週期效率與效能的實戰性著作。全面細緻地講解了研發和運維人員需要掌握的大語言模型及其相關技術的原理，重點講解了如何藉助大模型實現DevOps、SRE、平臺工程三大領域的智能化實踐，覆蓋開發、測試、運維、監控、安全、項目管理等軟件開發全流程和全場景，通過豐富的實例展示了其在實際工作場景中的具體應用。 本書的獨特之處在於它不僅涵蓋了基礎理論知識，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的發展歷程，更注重於實踐應用，提供了從預訓練到微調的完整方法論。書中特別強調了大語言模型在降低IT人員認知負荷方面的作用，通過集成多種工具和技術，幫助企業構建更加高效、智能的軟件交付體系。此外，本書得到了來自企業級、學術界和研究機構近20位專家的一致好評。 通過閱讀本書，你將： ?瞭解大語言模型的發展和起源 ?瞭解ChatGPT的相關內容，包括GPT模型的結構和完整實現 ?瞭解Transformer模型的基本原理 ?深入瞭解大語言模型的微調技術，軟件交付的三大底座以及RAG的基本原理 ?探索大語言模型在運維場景中的實踐 ?探索大語言模型在編程場景中的實踐 ?探索大語言模型在測試場景中的實踐 ?探索大語言模型在安全場景中的實踐 ?接觸前沿的技術趨勢，瞭解實踐中的具體方法，清晰看懂實踐後的數據和數據
這是一本從實踐角度深入探討如何利用大語言模型提升軟件交付全生命週期效率與效能的實戰性著作。 本書全面、細緻地講解了研發和運維人員需要掌握的大模型及其相關技術的原理，重點講解了如何藉助大模型實現DevOps、SRE、平臺工程三大領域的智能化實踐，覆蓋開發、測試、運維、監控、安全、項目管理等軟件開發全流程和全場景，通過豐富的實例展示了其在實際工作場景中的具體應用。 本書的獨特之處在於它不僅涵蓋了基礎理論知識，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的發展歷程，更注重於實踐應用，提供了從預訓練到微調的完整方法論。 書中特別強調了大模型在降低IT人員認知負荷方面的作用，通過集成多種工具和技術，幫助企業構建更加高效、智能的軟件交付體系。
深入淺出的講解了大模型的基礎原理和大模型在數字化研發、測試、運維、安全、項目管理等方面的典型應用。重點看了大模型 基礎及運維領域的應用，文中提供的代碼示例及引用論文爲進一步學習提供了方向。
典型的信通院風格，一大堆抄襲Gartner...