快速部署大模型：LLM策略與實踐(基於ChatGPT等大語言模型)

本書主要圍繞如何充分挖掘、利用大語言模型的潛力,囊括了大語言模型的概念,如何通過提示詞更好地利用大語言模型,大語言模型在信息檢索、推薦系統、視覺問答等任務中的應用,以及大語言模型的微調、多模態訓練、模型生產應用等高使用技巧。本書在講解過程中搭配大量的應用實例以及相關代碼,從大語言模型的概念、挖掘大語言模型潛力的方式到大語言模型的高級使用方式,讀者能夠將概念學和實踐應用同步進行,是相關領域工程技術人員、學術人員以及對大語言模型感興趣的廣大讀者的不二之選。

本書的內容編排適合以下群體:(1)有一定的編程,但對大語言模型沒有充分的認知,想通過本書迅速掌握大語言模型的概念,並在相關業務領域(信息檢索、對話系統、推薦系統等)實現快速應用。(2)大語言模型某個研究領域的從業人員,但是想更全面地了解大語言模型在各個領域的研究應用現狀,實現對大語言模型從學術研究到生產應用的全方位系統認知。



斯楠·奧茲德米爾（Sinan Ozdemir），擁有數學碩士學位，是一位成功的人工智能企業家和風險投資顧問。在擔任約翰·霍普金斯大學講師期間，首次涉足數據科學和機器學習，併發明了人工智能領域的多項專利。後來創立了Kylie.ai——一個融合了對話式人工智能和機器人能力的創新平台。Kylie.ai很快就因其獨特的價值主張而受到關注，最終被收購。在此期間，斯楠·奧茲德米爾開始創作大量關於數據科學、人工智能和機器學習的作品。

關於譯者：姚普，中國科學院大學博士，現任京東資深算法工程師，多年從事算法設計與開發、算法框架引擎開發、算法產品化開發，在圖算法和大模型領域深耕多年，《圖深度學習從理論到實踐》作者。