新世代AI範式 - 多模態+大模型實作精解-FindBook 找書網 ISBN:9786267383667

圖書名稱：新世代AI範式 - 多模態+大模型實作精解

★OpenAI公司祕辛大公開
☆AI皇冠上明珠 - NLP的發展歷程
★ChatGPT的核心技術，Transformer詳解，GPT1-4是怎麼進化躍進的
☆LLM和多模態如何融合在一起
★多模態大型語言模型的核心技術、GAN、VAE
☆知名多模態大型模型對比，中小企業大型模型的建構
★LoRA、QLoRA、AdaLoRAR、DeepSpeed的ZeRO-3
☆量化技術、剪枝技術、微調實戰、壓縮技術
★大型模型的主要應用場景及佈署
☆多模態大型模型的AI助理實戰實例
★多模態大型模型在情緒、軟體開發領域使用

大型模型研發更像一場遍佈全球的科技「軍備競賽」，模型的效果如果「差之毫釐」，面臨的結局可能就是「失之千里」。從技術發展的角度來看，我們認為，單模態大型模型只是過渡型技術，多模態大型模型將成為通用人工智慧賦能各行各業的重要技術底座。大型模型的核心特徵是「大量資料、大算力和大參數量」，這幾個「大」字無疑極大地提高了人工智慧大型模型的研發、訓練、部署和應用門檻。中小公司有點玩不起人工智慧大型模型了，這是中小公司面臨的難題。

本書不但是詳細介紹多模態大型模型的發展歷史、技術要點和應用方面的書籍，更是詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。本書還詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。

作者簡介：

彭勇
中國國家公費留法博士，全球金融專業人士協會(GIFP協會)特聘專家，2020年歐洲網際網路保險十大風雲人物，《資料中台建設：從方法論到落地實戰》作者。從事巨量資料和人工智慧在金融行業的研究與應用工作約18年，負責相關的實作專案超過100個，在金融行業資料中台建設、數位化營銷和營運體系建設、巨量資料和人工智慧賦能、大型研發和應用、風險管理、數位智慧化轉型等方面經驗豐富。現就職於中國蘇州數擎智技術有限公司和中國北京長正諮詢有限公司，擔任兩個公司的總經理。

彭旋
學士和碩士畢業於中國石油大學(華東)，從事多模態大模型、知識圖譜、資訊抽取、自然語言處理等方面的研發工作，具備豐富的多模態大模型訓練、研發和企業實作經驗。《知識圖譜與大型模型融合實踐研究報告》、《知識圖譜互聯互通白皮書》的主要作者之一。

鄭志軍
NLP專家，研究領域主要包括文字理解、自然語言生成等，申請7項專利。從事自然語言處理研究7年有餘，有近4年大型模型使用、研發經驗。現擔任公司AIGC組組長，研發的大型在公共評測和客戶應用上均取得了優異的成績，在大型模型研發領域具有豐富的理論和實踐經驗。

茹炳晟
騰訊Tech Lead，騰訊研究院特約研究員，中國計算機學會(CCF)TF研發效能SIG主席，「軟體研發效能度量規範」標準核心編寫專家，中國商業聯合會網際網路應用工作委員會智庫入庫專家，中國通訊標準化協會TC608雲端計算標準和開源推進委員會雲端上軟體工程工作組副組長，騰訊雲、阿里雲、華為雲最具價值專家，多個技術峰會的聯席主席、出品人和演講嘉賓。多本技術暢銷書作者，著作有《軟體研發行業創新實戰案例解析》、《測試工程師全端技術進階與實踐》、《軟體研發效能提升之美》、《高效自動化測試平台：設計與開發實戰》、《軟體研發效能提升實踐》、《軟體研發效能權威指南》，譯作有《持續架構實踐：敏捷和DevOps時代下的軟體架構》和《現代軟體工程：如何高效構建軟體》等。

作者序

前言
ChatGPT和GPT-4這兩個知名大型語言模型的發佈，讓大型語言模型迅速成為爆點，重新點燃了人們對通用人工智慧的熱情。很多國家和地區都開始致力於大型語言模型的研發、應用和推廣。我們認為，以巨量資料和人工智慧為核心技術驅動的新的科技革命即將到來，數位賦能一切的新的數字經濟範式也即將到來。面對數位經濟的時代大背景，無論從業者來自哪個行業（網際網路行業、通訊行業、金融行業、傳統製造行業或服務行業等）、從事哪種職業（研發人員、工程師、設計師、編輯等），都會受到數位經濟的影響。

大型語言模型研發更像一場遍佈全球的科技「軍備競賽」，模型的效果如果「差之毫釐」，面臨的結局可能就是「失之千里」。從技術發展的角度來看，我們認為，單模態大型語言模型只是過渡型技術，多模態大型語言模型將成為通用人工智慧賦能各行各業的重要技術底座。當前詳細介紹多模態大型語言模型的發展歷史、技術要點和應用方面的書籍少之又少，很多從業者即使想深入學習，也難以找到系統化的教材。所以，我們撰寫了本書。

大型語言模型的核心特徵是「大量資料、大算力和大參數量」，這幾個「大」字無疑極大地提高了人工智慧大型語言模型的研發、訓練、部署和應用門檻。中小公司有點玩不起人工智慧大型語言模型了，這是中小公司面臨的難題。基於此，本書詳細介紹了中小公司的大型語言模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型語言模型。

另外，為了更進一步地讓來自不同領域的讀者熟悉多模態大型語言模型的價值，我們還詳細闡述了多模態大型語言模型在六大領域（分別是金融領域、出行與物流領域、電子商務領域、工業設計與生產領域、醫療健康領域和教育培訓領域）的應用，幫助讀者更進一步地理解多模態大型語言模型的應用場景和可能產生的商業價值。
我們希望讀者能夠透過對本書的學習，更好、更快地拿起多模態大型語言模型這個「強大武器」，高效率地促進所在產業的數智化轉型和變革。同時，我們也希望透過本書的創作可以與研究和應用多模態大型語言模型的專業人士深入、廣泛地交流和合作。

4位堅信「人工智慧改變世界」的夥伴（彭勇、彭旋、鄭志軍和茹炳晟）共同完成了本書的撰寫。彭勇是巨量資料應用和大型語言模型專家，彭旋和鄭志軍是大型語言模型演算法專家，茹炳晟是騰訊的技術專家。我們還要感謝在本書創作過程中給予我們支持的領導、家人、同事和朋友，同時感謝電子工業出版社博文視點公司的石悅老師。他們的信任、鼓勵和支持，是我們持續創作和不斷前進的動力。

彭勇

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第1章 OpenAI一鳴驚人帶來的啟示
1.1 OpenAI的成長並非一帆風順
1.2 OpenAI成功的因素
1.3 OpenAI特殊的股權設計帶來的啟示
1.4 思考

第2章自然語言處理的發展歷程
2.1 自然語言處理的里程牌
2.2 從BERT模型到ChatGPT
2.3 BERT模型到底解決了哪些問題
2.4 BERT模型誕生之後行業持續摸索
2.5 ChatGPT的誕生
2.6 思考

第3章讀懂ChatGPT的核心技術
3.1 基於Transformer的預訓練語言模型
3.2 提示學習與指令微調
3.3 基於人工回饋的強化學習
3.4 思維鏈方法
3.5 整合學習
3.6 思考

第4章看清...

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