本書采用理論與實訓案例相結合的形式,深入淺出地介紹了大模型的基礎知識。本書共分為8章,內容涵 蓋大模型的基礎知識、傳統(tǒng)語言模型基礎知識、神經網絡基礎知識、大模型的主要技術、大模型的微調與部署、 大模型的應用,以及面對的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展等。
本書不僅適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術或相關專業(yè)學習大模型的入門教材,也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師學習閱讀。
全面解讀基礎知識:介紹人工智能大模型基礎知識,適合新手入門
詳細介紹大模型底層邏輯:詳解語言模型、神經網絡語言模型、與訓練語言模型、大模型的技術發(fā)展、微調與部署,以及大模型在各領域的優(yōu)化應用
深入解析場景應用:在各領域進行優(yōu)化,深入淺出解析人工智能應用
清晰介紹實戰(zhàn)步驟:有理論有實訓,介紹了人工智能大模型底層邏輯與技術,以及在實際中的應用,步驟清楚,條理清晰,即學即用
在信息技術日新月異的今天,人工智能已經成為推動社會進步和產業(yè)升級的重要力量。作為 人工智能領域的核心技術之一,大模型的出現(xiàn)與發(fā)展,無疑為自然語言處理乃至整個AI領域帶來了革命性的變革。這些模型不僅擁有強大的語言生成與理解能力,還能夠在諸多應用場景中展現(xiàn)出驚人的表現(xiàn),為人類生活與工作帶來了前所未有的便利與可能。正是在這樣的時代背景下,本書應運而生,旨在為讀者提供一份全面、深入且實用的學習指南。
一、為什么寫這本書
大模型在自然語言處理、圖像、視頻領域取得了顯著的成就,引領了AI技術的最新潮流,但其背后復雜的技術原理、精細的訓練方法及廣泛的應用場景,對于廣大初學者及從業(yè)者而言,依然造成了一定的學習障礙。為了跨越這一門檻,引領讀者深入探索這一前沿技術的奧秘,我們精心編寫了這本全面介紹大模型的書籍。
在這本書中,我們將深刻認識到大模型在不同領域的核心地位。它不僅是當前學術界研究的焦點,更在實際應用中展現(xiàn)出了無可比擬的價值,從智能客服到文本生成,從信息檢索到語言翻譯,從圖像生成到視頻生成,無處不在地改變著我們的生活和工作方式。因此,我們希望通過本書,為讀者搭建一座通往大模型技術深處的橋梁,使大家能夠系統(tǒng)地掌握這一技術,為未來的職 業(yè)發(fā)展鋪平道路,無論是面對挑戰(zhàn)還是把握機遇,都能游刃有余。
另外,市面上關于大模型的書籍往往偏重于理論闡述或具體應用,缺乏兩者之間的有效融合。鑒于此,本書致力于在理論與實踐之間架起一座穩(wěn)固的橋梁,不僅詳細剖析模型的原理與訓練方法,還通過豐富的實際應用案例,幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。
在這個充滿無限創(chuàng)新與可能性的領域里,希望每個人都有潛力發(fā)現(xiàn)自我,創(chuàng)造價值,共同推動科技的進步與發(fā)展。
二、本書特色
- 零基礎講解,輕松上手
本書從最基本的概念出發(fā),逐步深入,確保讀者即使沒有任何相關背景知識,也能輕松上手。無論你是初學者還是有一定基礎的從業(yè)者,都能在這里找到適合自己的學習路徑。
- 深入淺出的講解
采用通俗易懂的語言,結合生動的圖表和實例,將復雜的概念和原理講解得清晰易懂。同時,我們還通過一些類比和比喻,幫助讀者更好地理解這些概念和原理。
- 理論與實踐相結合
除了理論知識的講解,本書還非常注重實踐能力的培養(yǎng)。每一章都配備了相應的實訓案例,讓讀者在實踐中加深對理論知識的理解。
- 前沿技術的探討與未來展望
本書不僅關注當前大模型的最新技術,還對其未來發(fā)展進行了展望和探討。我們希望通過這種方式,能夠讓讀者緊跟技術發(fā)展的步伐,了解最新的技術趨勢和應用前景。
三、本書適合對象
本書適合對大模型感興趣的廣大讀者,無論是高校學生、研究人員,還是業(yè)界開發(fā)者,都能從本書中獲得寶貴的知識和啟發(fā)。對于初學者,本書提供了堅實的基礎知識;對于有經驗的專業(yè)人士,本書則提供了最新的技術動態(tài)和深入的分析。
四、作者團隊
本書由河南工業(yè)大學的史衛(wèi)亞擔任主編,科大訊飛公司的劉田園、劉婉月?lián)胃敝骶。其中,史衛(wèi)亞編寫了第1~2章和第5~8章,劉婉月編寫了第3章、劉田園編寫了第4章。本書為校企合作成果,在編寫過程中,編者竭盡所能地為讀者呈現(xiàn)最好、最全的實用基礎知識,若仍存在疏漏和不妥之處,敬請廣大讀者批評指正。
史衛(wèi)亞:博士,副教授,IEEE會員,CCF會員,INNS會員。2009年獲得復旦大學計算機應用專業(yè)博士學位。20152016年在美國北卡羅來納大學做訪問學者,對機器學習、大數據檢索、數據庫、圖像和視頻處理、人工智能和模式識別等有深入研究。
劉田園:算法高級工程師,現(xiàn)就職于科大訊飛股份有限公司,并擔任河南工業(yè)大學人工智能與大數據學院人工智能雙師。具備多年算法開發(fā)經驗,發(fā)表人工智能相關專利多篇,研究方向包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)、機器學習等。
劉婉月:人工智能碩士,高級工程師,就職于科大訊飛股份有限公司,擁有豐富的人工智能項目落地實踐經驗,主要研究方向包括機器翻譯、自然語言處理和人工智能。
第1 章 大模型概述
1.1 大模型概念及其發(fā)展
1.1.1大模型基本概念
1.1.2大模型的發(fā)展
1.1.3大模型的分類
1.2 大規(guī)模語言模型的興起
1.3 大規(guī)模語言模型的發(fā)展歷程
1.3.1大規(guī)模語言模型的定義
1.3.2大規(guī)模語言模型的發(fā)展
1.3.3大規(guī)模語言模型的主要類型
1.3.4大規(guī)模語言模型的應用領域
1.4 大規(guī)模語言模型的特點及存在的問題
1.4.1大規(guī)模語言模型的特點
1.4.2大規(guī)模語言模型的涌現(xiàn)
1.4.3存在的問題
1.5 視覺大模型
1.5.1視覺大模型的發(fā)展
1.5.2視覺大模型的主要應用
1.6 多模態(tài)大模型
1.6.1多模態(tài)大模型的發(fā)展
1.6.2多模態(tài)大模型的主要應用
1.7 案例實訓
1.8 本章小結
1.9 課后習題
......
第8 章 大模型的挑戰(zhàn)與未來
8.1 計算資源的挑戰(zhàn)
8.2 數據質量的挑戰(zhàn)
8.3 模型的泛化能力與魯棒性
8.4 數據隱私與倫理問題
8.5 大模型的可解釋性
8.6 未來研究方向與趨勢
8.7 案例實訓
8.8 本章小結
8.9 課后習題