大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地
刘聪 沈盛宇 李特丽 杜振东
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刘聪 沈盛宇 李特丽 杜振东
内容简介 这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人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： （1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。 （2）大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。 （3）大模型人类偏好对齐方法，从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。 （4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。 （5）通过开源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括：表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。 （6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。 （7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。 本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，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大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建，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。
《大型语言模型实战指南》是一本专注于大型语言模型（LLMs）应用实践的指南性书籍。它不仅深入解析了大型语言模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法等核心内容，还通过丰富的案例展示了如何在不同领域和场景中有效应用这些模型。 这本书通过详尽的阐述和丰富的实例，为读者展示了大型语言模型（LLMs）在多个领域和场景中的实际应用与优化方法，特别是角色扮演、Text2SQL、RAG（检索增强生成）以及AI Agent等前沿技术的深入解析，使得读者能够全面理解并掌握这些技术的核心要点。
很多场景化的流程图值得参考，是一本还不错的工具书