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大模型應用開發(核心技術與領域實踐)/智能系統與技術叢書

作者：于俊//程禮磊//程明月|責編:高婧雅
出版社：機械工業
ISBN：9787111769750

出版日期：2025/01/01
裝幀：平裝
頁數：243

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。
本書共10章，從邏輯上分為「基礎知識」「原理與技術」「應用開發實踐」三部分。基礎知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之後介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4?10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平台等多領域的實踐。

作者介紹

于俊//程禮磊//程明月|責編:高婧雅

前言
第1章  大模型概述
  1.1  大模型的概念
  1.2  大模型的應用現狀
    1.2.1  國外的大模型
    1.2.2  國內的大模型
    1.2.3  大模型的應用情況
  1.3  大模型存在的問題
    1.3.1  機器幻覺
    1.3.2  安全倫理
    1.3.3  選擇錯誤目標
    1.3.4  難以監督
  1.4  大模型的發展趨勢
    1.4.1  多模態能力
    1.4.2  AI Agent
    1.4.3  端側應用
    1.4.4  可信任性及可解釋性
    1.4.5  自我學習
  1.5  本章小結
第2章  大模型核心技術
  2.1  大模型構建流程
    2.1.1  預訓練語言模型
    2.1.2  模型微調
    2.1.3  對齊優化
  2.2  Transformer模型
    2.2.1  Transformer模型概述
    2.2.2  編碼器與解碼器
    2.2.3  注意力機制
    2.2.4  詞向量
    2.2.5  位置編碼
    2.2.6  規範化
    2.2.7  激活函數
    2.2.8  優化器
    2.2.9  基於Transformer的大模型架構選擇
  2.3  模型微調
    2.3.1  指令微調數據集
    2.3.2  調優策略
  2.4  對齊優化
    2.4.1  反饋
    2.4.2  偏好模型
    2.4.3  RLHF
  2.5  提示工程
    2.5.1  提示工程開發流程
    2.5.2  提示設計開發
  2.6  本章小結
第3章  大模型技術拓展
  3.1  推理優化技術
    3.1.1  解碼優化演算法
    3.1.2  推理加速策略
  3.2  大模型訓練技術

    3.2.1  並行訓練
    3.2.2  訓練容錯
    3.2.3  混合精度訓練
  3.3  大模型評估
    3.3.1  大模型評估概述
    3.3.2  大模型評估任務
    3.3.3  大模型評估數據集
    3.3.4  大模型評估方法
  3.4  大模型部署
    3.4.1  模型環境搭建
    3.4.2  模型運行測試
  3.5  本章小結
第4章  插件應用開發實踐
  4.1  應用概述
    4.1.1  ChatGPT插件
    4.1.2  LangChain插件
    4.1.3  通用插件調用流程
  4.2  天氣查詢插件開發
    4.2.1  基於ChatGPT的插件開發
    4.2.2  基於AutoGen的插件開發
  4.3  語音交互插件開發
  4.4  本章小結
第5章  RAG實踐
  5.1  應用概述
  5.2  RAG流程
  5.3  環境構建
  5.4  應用實踐
    5.4.1  知識解析
    5.4.2  檢索
    5.4.3  增強
    5.4.4  生成
  5.5  本章小結
第6章  智能客服問答實踐
  6.1  應用概述
  6.2  環境構建
    6.2.1  開發環境搭建
    6.2.2  開源模型下載
  6.3  應用開發
    6.3.1  實現多輪對話系統
    6.3.2  提示優化
    6.3.3  第三方工具調用
  6.4  應用部署
  6.5  本章小結
第7章  學科知識問答實踐
  7.1  應用概述
  7.2  環境構建
    7.2.1  開發環境搭建
    7.2.2  項目參數配置
  7.3  學科知識圖譜
    7.3.1  大模型與知識圖譜

    7.3.2  學科知識圖譜構建流程
    7.3.3  學科知識數據集
    7.3.4  學科知識處理
  7.4  應用開發
    7.4.1  功能設置
    7.4.2  知識庫構建
    7.4.3  基於LangChain的問答實踐
  7.5  本章小結
第8章  法律領域應用實踐
  8.1  應用概述
  8.2  對話數據微調
    8.2.1  法律對話數據預處理
    8.2.2  對話微調工具編寫
    8.2.3  模型微調框架的參數配置
    8.2.4  微調前後的對話問答對比
  8.3  指令微調
    8.3.1  法律指令數據集預處理
    8.3.2  指令微調工具編寫
    8.3.3  法律大模型指令問答評估
    8.3.4  微調前後的對話問答對比
  8.4  部署驗證
  8.5  本章小結
第9章  醫療領域應用實踐
  9.1  應用概述
  9.2  醫療數據集構建
    9.2.1  增量預訓練數據集
    9.2.2  有監督微調數據集
    9.2.3  直接偏好優化數據集
    9.2.4  模型評測數據集
  9.3  增量預訓練與微調
    9.3.1  增量預訓練
    9.3.2  有監督微調
    9.3.3  直接偏好優化
  9.4  部署驗證
  9.5  模型評估
    9.5.1  配置評估任務
    9.5.2  啟動評估任務
    9.5.3  可視化評估結果
  9.6  本章小結
第10章  智能助寫平台實踐
  10.1  應用概述
  10.2  業務邏輯
    10.2.1  系統總體設計
    10.2.2  模塊設計
  10.3  功能實現
    10.3.1  寫作潤色功能
    10.3.2  批閱糾錯功能
    10.3.3  智能翻譯功能
    10.3.4  個人中心功能
  10.4  本章小結

附錄  大模型的發展階段

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