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開源閉源LLM應用:從微調到RAG、Agent完整開發實作
開源閉源LLM應用:從微調到RAG、Agent完整開發實作
作者: 萬俊
出版社深智數位
出版日期:2025-02-19
語言:中文
ISBN:9786267569528
裝訂:平裝
定價880
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內容簡介
目錄書摘
導讀/序
作者介紹
https://youtu.be/JNXPH2YjXIY

★人工智慧的起源與發展歷程
☆機器學習的基本概念與分類方法
★神經網路的基礎結構與演化歷程
☆自然語言處理技術的發展與應用
★大型語言模型的構建原理與應用範疇
☆互動格式種類與ChatGPT介面詳解
★提示工程的原理、組成與實用技巧
☆工作記憶與長短期記憶的管理策略
★外部工具的整合方法與應用實例
☆ChatGPT擴充功能與Assistants API解析
★自主Agent系統的架構設計與案例分析
☆大型語言模型的安全技術與防護措施

【內容簡介】
本書涵蓋人工智慧的起源與發展,從達特茅斯會議探討機器思考,到現代大型語言模型的構建與應用,深入解析機器學習的概念、分類及運作,並介紹神經網路的結構與演變。自然語言處理技術部分展示NLP在科技中的應用,大型語言模型章節探討文字生成、自回歸模型與訓練過程,並指出其局限。入門部分介紹Completion、ChatML和Chat Completion等互動格式,詳解ChatGPT介面運作。提示工程章節涵蓋提示原理、組成與技巧,提升AI模型表現。工作記憶與長短期記憶管理探討減輕記憶負擔的方法及其對AI效率的影響。外部工具整合與應用實例展示如何增強AI功能,介紹基於提示和微調的工具如Self-ask、ReAct及Toolformer。ChatGPT擴充功能與Assistants API解析讓讀者了解如何定制和擴展AI應用,自主Agent系統章節通過案例展示其設計與應用潛力。進階部分探討無梯度最佳化、自主Agent系統及微調技術,提供深入研究與開發AI的知識。最後,大型語言模型的安全技術與防護措施闡述提示注入攻擊、防禦策略、越獄攻擊、資料投毒及模型浮水印方法,保障AI系統安全。