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题名/责任者:

大语言模型原理、微调与Agent开发/丁小晶, 马全一, 冯洋编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-111-78441-8/CNY99.00

载体形态项:

X, 282页:图;24cm

丛编项:

AIGC与大模型技术丛书

个人责任者:

丁小晶 编著

个人责任者:

马全一 编著

个人责任者:

冯洋 编著

学科主题:

自然语言处理

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP391

中图法分类号:

TP18

一般附注:

机工IT

责任者附注:

丁小晶, 百度大模型专家。长期从事自然语言处理 (NLP)、机器学习以及深度学习相关技术的研发与应用, 特别是在大语言模型的微调与优化技术方面具有深厚的学术积淀和实践经验。马全一, 华为技术有限公司开源运营总监 ; 操作系统和Rust编程语言技术专家 ; Web3 InfrastructureFoundation创始人、独立董事;黑龙江科技大学兼职教授;开放原子开源基金会开源项目导师。冯洋, 南京大学计算机学院副教授, 主要研究方向为复杂软件系统质量保障、大语言模型研究和应用开发, 研究课题包括复杂软件系统的质量保障技术、大语言模型的微调与优化技术等。

提要文摘附注:

本书全面探讨了大语言模型 (通常可简称“大模型”) 在应用开发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目开发流程及高效实用的工程实践案例, 通过结构化的模块设计和详细的代码解析, 帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景, 搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分, 共10章, 系统梳理了大语言模型的核心架构与原理, 深入讲解了Transformer模型的构造与训练机制, 全面介绍了现代微调方法 (如LoRA、P-Tuning等) 以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景, 本书结合多个企业级实际案例, 包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件开发工程师助理等, 详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整开发流程。这些案例不仅强调技术实现, 还融入了工程实践中常见的问题与解决方案, 为读者提供了丰富的参考资料。

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