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內容簡介
這是一本系統梳理並深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AI Agent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人的高度評價和鼎力推薦。
具體地，通過本書你能瞭解或掌握以下知識：
(1)大型語言模型的基礎理論，包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。
(2)大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩選，直至微調訓練的技術細節。
(3)大模型人類偏好對齊方法，從基於人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。
(4)通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。
(5)通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AI Agent等。
(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。
(7)基於LangChain框架構建一個AutoGPT應用。
本書集大模型理論、實踐和場景落地於一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管裡是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關應用搭建，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。
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具體地，通過本書你能瞭解或掌握以下知識：
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(2)大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩選，直至微調訓練的技術細節。
(3)大模型人類偏好對齊方法，從基於人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。
(4)通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。
(5)通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AI Agent等。
(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。
(7)基於LangChain框架構建一個AutoGPT應用。
本書集大模型理論、實踐和場景落地於一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管裡是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關應用搭建，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。
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