LLM核心攻略制霸生成式AI：ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐

　　Amazone 讀者5星好評
　　微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦！

　　想深入掌握LLM核心技術
　　想成為生成式AI應用的開發者
　　想在真實場景運用LLM解決問題
　　那你絕對不能錯過本書！

　　大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖，還是對AI有興趣的學習者，本書將引領你踏入這個革命性的領域。

　　完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調，帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。
　　實例操作直擊應用— 透過真實案例場景，運用最新工具和技術，快速上手專案開發。
　　開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源，選擇最適切的解決方案。

　　這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。

　　Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型（LLM）已展示驚人的實力，但它們的規模和複雜度，卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙，教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。

　　Ozdemir把入門所需的知識整合起來，即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手，本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中，他也會分享關於LLM內部動作的見解，以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源，包括範例資料集，以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼，那些LLM來自OpenAI（GPT-4與GPT-3.5）、Google（BERT、T5與Gemini）、X（Grok）、Anthropic（Claude家族）、Cohere（Command 家族），以及Meta（BART與LLaMA家族）。

　　SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO，同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學，並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。

　　此外，他也創辦了最近被收購的Kylie.ai，這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位，現居於加州舊金山。

　　•學習關鍵的概念：預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。

　　•使用API和Python來微調及打造LLM，以滿足需求。

　　•建構完整的神經/語義資訊檢索系統，並附加至對話型LLM，以進行檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）機器人及AI Agents。

　　•掌握進階的提示工程技術，例如輸出結構化、思維鏈提示，及少量語義範例提示。

　　•使用自訂的LLM embedding，從零開始建立完整的推薦引擎，並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。

　　•使用開源的LLM和大型視覺資料集，從零開始建構並微調多模態Transformer架構。

　　•使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback（RLHF/RLAIF）來調校LLM，並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。

　　•將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端，同時預先考慮擴展和演進流水線。

　　•透過量化、探測、效能評測與評估框架，來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。

好評推薦

　　「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力，鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM，縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ，Hugging Face 首席倫理長

　　「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧，說明LLM 革命的起源，以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明，和容易理解的範例程式。」 --Shelia Gulati, 微軟前總經理，Tola Capital現任常務董事

　　「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源，充滿了實用的指導和清楚的講解，幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」 —PETE HUANG, author of The Neuron

作者簡介

Sinan Ozdemir

　　SINAN OZDEMIR是LoopGenius的創始人兼CTO，在該公司，他利用先進的AI來協助人們開創和經營公司。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學，也曾經撰寫多本關於資料科學和機器學習的教科書。他也創辦了最近被收購的Kylie.ai，那是一個具有RPA能力的企業級對話AI平台。Ozdemir擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位。