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大模型技術與應用(微課版工信精品人工智慧系列教材)

  • 作者：編者:魏亮//周洪利//顏友軍//黃韜|責編:顧夢宇
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115698063
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：212
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞大模型技術體系和典型應用，系統介紹其基礎理論、核心架構、關鍵技術與前沿應用。本書共8個模塊，涵蓋大模型概述、大模型基礎架構與原理、大模型訓練技術、大模型推理技術、多模態大模型技術、提示工程、大模型智能體，以及大模型問答系統開發實踐等內容。書中結合典型實驗與主流開源模型案例，幫助讀者深入理解大模型的原理、實現與應用。本書語言簡明、內容實用、案例經典、操作性強，適合讀者邊學邊練、融會貫通。
    本書既可作為高等院校人工智慧、電腦科學與技術、軟體工程等相關專業的教材，也可作為演算法工程師、AI應用開發者及廣大技術愛好者的自學參考書。
作者介紹
編者:魏亮//周洪利//顏友軍//黃韜|責編:顧夢宇
目錄
模塊1  大模型概述
  情景引入
  知識準備
  1.1  大模型基礎
    1.1.1  大模型的定義與特徵
    1.1.2  大模型的發展歷程
    1.1.3  大模型的核心分類
  1.2  大模型的構建流程與資源
    1.2.1  通用型構建流程
    1.2.2  技術導向型構建流程
    1.2.3  大模型相關資源
  1.3  大模型面臨的挑戰與應對方法
    1.3.1  技術挑戰
    1.3.2  應用挑戰
    1.3.3  倫理安全挑戰
  實訓任務
  1.4  開源大模型的本地化部署與基礎應用
  模塊小結
  模塊練習
模塊2  大模型基礎架構與原理
  情景引入
  知識準備
  2.1  Transformer架構
    2.1.1  概述
    2.1.2  數據處理
    2.1.3  編碼器組件
    2.1.4  解碼器組件
    2.1.5  輸出組件
    2.1.6  機器翻譯示例
    2.1.7  Transformer模型變體
  2.2  Transformers庫
    2.2.1  基本組成
    2.2.2  使用方法
    2.2.3  未來發展
  實訓任務
  2.3  基於Transformer的中英翻譯大模型的部署與使用
  模塊小結
  模塊練習
模塊3  大模型訓練技術
  情景引入
  知識準備
  3.1  預訓練
    3.1.1  數據準備
    3.1.2  模型架構設計
    3.1.3  分散式訓練與優化
  3.2  微調
    3.2.1  全參數微調
    3.2.2  前綴微調
    3.2.3  提示微調
    3.2.4  LoRA

  實訓任務
  3.3  LoRA輕量化微調
  模塊小結
  模塊練習
模塊4  大模型推理技術
  情景引入
  知識準備
  4.1  推理概述
    4.1.1  推理的工作流程
    4.1.2  核心挑戰
    4.1.3  推理框架
  4.2  模型壓縮和優化技術
    4.2.1  模型量化
    4.2.2  知識蒸餾
    4.2.3  模型剪枝
    4.2.4  稀疏激活
  實訓任務
  4.3  知識蒸餾執行流程與可視化
  模塊小結
  模塊練習
模塊5  多模態大模型技術
  情景引入
  知識準備
  5.1  多模態大模型概述
    5.1.1  基本概念
    5.1.2  模型架構
  5.2  多模態大模型預訓練與微調
    5.2.1  預訓練
    5.2.2  微調
  5.3  多模態推理與生成
  實訓任務
  5.4  多模態大模型驅動的圖文生成實踐
  模塊小結
  模塊練習
模塊6  提示工程
  情景引入
  知識準備
  6.1  提示工程概述
    6.1.1  提示工程的核心要素
    6.1.2  提示工程設計原則
  6.2  常用提示方法
    6.2.1  零樣本提示
    6.2.2  少樣本提示
    6.2.3  思維鏈提示
    6.2.4  自洽性提示
    6.2.5  思維樹提示
  實訓任務
  6.3  問答任務提示方法效果對比
  模塊小結
  模塊練習

模塊7  大模型智能體
  情景引入
  知識準備
  7.1  大模型智能體簡介
  7.2  大模型智能體的核心組件
    7.2.1  記憶組件
    7.2.2  工具調用組件
    7.2.3  任務規劃組件
  7.3  多智能體
  7.4  大模型智能體主要協議
    7.4.1  模型上下文協議
    7.4.2  智能體對智能體協議
  7.5  主流開發框架
  實訓任務
  7.6  電商大模型智能體構建與場景應用
  模塊小結
  模塊練習
模塊8  大模型問答系統開發實踐
  情景引入
  8.1  基礎知識準備
    8.1.1  大模型問答系統
    8.1.2  檢索增強生成
  8.2  開源框架與應用
    8.2.1  開源框架概述
    8.2.2  AnythingLLM
    8.2.3  大模型問答系統整體架構
  8.3  大模型問答系統開發與部署
    8.3.1  環境部署
    8.3.2  構建本地知識庫
  8.4  問答系統開發
    8.4.1  API介紹
    8.4.2  問答系統開發
  模塊小結
  模塊練習

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