《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》内容简介与阅读建议

Name: 大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地
Author: 刘聪 等
ISBN: 9787111758457

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作者: 刘聪等
分类: 科技技术
出版年份: 2024
出版社: 机械工业出版社
语言: 中文

语言模型计算机类

《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》内容简介

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。

《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》书籍信息摘要

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作者：刘聪等
分类：科技技术
出版年份：2024
出版社：机械工业出版社
语言：中文
格式：暂无已核验合规下载格式

《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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1.2.5　LLaMA系列模型 14
1.2.6　Baichuan系列模型 16
1.2.7　Qwen系列模型 18
1.2.8　Skywork模型 19
1.3　领域大型语言模型 21
1.3.1　法律大型语言模型 21
1.3.2　医疗大型语言模型 24
1.3.3　金融大型语言模型 27
1.3.4　教育大型语言模型 29
1.4　大型语言模型评估 30
1.4.1　大型语言模型的评估内容 30
1.4.2　大型语言模型的评估方法 32
1.4.3　大型语言模型评估榜单 33
1.5　本章小结 37
第2章　大型语言模型的常用微调方法 38
2.1　数据构造与清洗 38
2.1.1　数据构造方法 39
2.1.2　数据清洗方法 43
2.2　分词器构造 44
2.2.1　分词器概述 44
2.2.2　BPE分词器 45
2.2.3　WordPiece分词器 52
2.2.4　Unigram分词器 56
2.2.5　SentencePiece分词器 58
2.2.6　词表融合 62
2.3　大型语言模型的微调方法 63
2.3.1　前缀调优 63
2.3.2　提示调优 64
2.3.3　P-Tuning v2 65
2.3.4　LoRA 65
2.3.5　DyLoRA 66
2.3.6　AdaLoRA 67
2.3.7　QLoRA 67
2.3.8　QA-LoRA 68
2.3.9　LongLoRA 69
2.3.10　VeRA 69
2.3.11　S-LoRA 70
2.4　基于PEFT的LLaMA模型微调实战 71
2.4.1　项目介绍 71
2.4.2　数据预处理 71
2.4.3　模型微调 72
2.4.4　模型预测 77
2.5　本章小结 78
第3章　大型语言模型的人类偏好对齐 79
3.1　基于人类反馈的强化学习框架 79
3.2　前沿偏好对齐方法 84
3.2.1　RRHF 84
3.2.2　RLAIF 85
3.2.3　DPO 87
3.2.4　APO 89
3.3　基于DPO的偏好对齐实战 90
3.3.1　数据集介绍 90
3.3.2　TRL框架介绍 92
3.3.3　训练代码解析 93
3.4　本章小结 96
第4章　创建个人专属的ChatGPT—GPTs 97
4.1　GPTs初体验 97
4.2　GPTs的初阶使用 105
4.2.1　知识库的使用 105
4.2.2　内置插件的使用 108
4.2.3　知识库与内置插件的结合使用 111
4.3　GPTs的高阶使用 113
4.4　本章小结 122
第5章　大型语言模型SQL任务实战 123
5.1　公开数据集 123
5.1.1　英文公开数据集 123
5.1.2　中文公开数据集 128
5.2　主流方法 132
5.2.1　基于规则的方法 133
5.2.2　基于深度学习的方法 133
5.2.3　基于预训练语言模型的方法 136
5.2.4　基于大型语言模型的方法 136
5.3　Text2SQL任务实战 141
5.3.1　项目介绍 141
5.3.2　数据预处理 142
5.3.3　模型微调 147
5.3.4　模型预测 149
5.4　本章小结 150
第6章　大型语言模型的角色扮演应用 151
6.1　角色扮演 151
6.1.1　大型语言模型如何进行角色扮演 153
6.1.2　角色扮演数据的构造方法 155
6.1.3　大型语言模型角色扮演的能力评估 155
6.2　角色扮演实战测试 156
6.3　基于Baichuan的角色扮演模型微调 159
6.3.1　项目介绍 159
6.3.2　数据预处理 160
6.3.3　模型微调 164
6.3.4　模型预测 171
6.4　本章小结 175
第7章　大型语言模型的对话要素抽取应用 176
7.1　对话要素抽取 176
7.2　对话要素抽取实战测试 177
7.2.1　基于GPT-3.5 API进行对话要素抽取 178
7.2.2　基于Qwen-1.8B模型进行对话要素抽取 180
7.3　基于Qwen的对话要素抽取模型微调 183
7.3.1　项目介绍 183
7.3.2　数据预处理 183
7.3.3　模型微调 190
7.3.4　模型预测 198
7.4　本章小结 202
第8章　Agent应用开发 203
8.1　Agent概述 203
8.2　Agent的主要模块 205
8.3　Agent的行为决策机制 207
8.4　主流Agent 框架 211
8.4.1　LangChain框架 211
8.4.2　LlamaIndex框架 214
8.4.3　AutoGPT框架 215
8.4.4　AutoGen 框架 216
8.4.5　SuperAGI框架 219
8.5　本章小结 221
第9章　基于知识库的大型语言模型问答应用 222
9.1　基于知识库问答 222
9.2　向量数据库 224
9.2.1　文本的向量表征 225
9.2.2　向量的距离度量方法 228
9.2.3　常用的向量数据库 229
9.3　基于知识库的大型语言模型问答实战 231
9.3.1　BGE微调 231
9.3.2　基于ChatGLM3知识库答案生成任务的微调 238
9.3.3　基于Streamlit 的知识库答案应用搭建 245
9.4　本章小结 249
第10 章　使用LangChain 构建一个AutoGPT 250
10.1　AutoGPT 概述 250
10.2　LangChain 概述 253
10.3　使用LangChain 构建AutoGPT 254
10.3.1　构建 254
10.3.2　规划和任务分解 255
10.3.3　输出解析 258
10.3.4　程序的核心AutoGPT类 261
10.3.5　工具能力配置 266
10.3.6　为Agent 配置记忆 269
10.4　运行AutoGPT 274
10.5　本章小结 277

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常见问题

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