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部署和应用集成#xf… 简单的归纳一下书的前序部分 目录
LLMLarge Language Model的应用技术栈通常包括以下几个方面
深度学习框架
数据预处理工具
训练资源
模型优化和调参工具
部署和应用集成
模型监控和维护 大模型Ai带来的困扰和挑战
大模型与AI技术的快速发展
人们在业务和信息中的困扰
对AI取代人类工作的担忧与应对态度
新一代AI的特征
与AI相处的必要性
推荐学习资源
与AI相处的四类人
AI学习建议
这本书能够带来的内容
为Python开发人员提供了清晰、系统的知识脉络帮助他们学习如何使用LLM构建应用程序。书中详细介绍了GPT-4和ChatGPT的基本原理和优势以及它们的工作方式有助于读者快速了解这些模型的特性。
书中讲解了如何将这类模型集成到基于Python的自然语言处理应用程序中为开发人员提供了实用的技术指导。
书中还介绍了如何使用Python开发基于GPT-3.5 API和GPT-4 API的文本生成、内容摘要等功能级应用程序帮助读者进一步掌握AI技术的应用。
书中还涉及了一些进阶主题包括提示工程、为特定任务微调模型、插件、LangChain等这些内容对于希望深入了解LLM应用开发的读者来说非常有价值。
总之这本书为学习使用LLM构建应用程序的Python开发人员提供了全面的技术指导无论是初学者还是进阶者都能从中受益。 通过阅读本书开发者可以深入了解GPT-4和ChatGPT的基本原理和优势以及如何在实际应用中使用它们。同时书中也详细介绍了如何使用Python和OpenAI Python库来构建文本生成、问答和内容摘要等大模型应用。
本书语言简洁清晰示例好学易用有助于读者快速上手。除此之外它还随书附赠了Python代码示例为读者提供了实践的机会。另外书中还涵盖了进阶主题如提示工程、为特定任务微调模型等使得读者能够更深入地掌握大模型应用开发的技巧。
总的来说这本书对于想要学习大模型应用开发的Python开发者来说是一本必读之作它能够帮助读者快速掌握相关知识和技术为实际项目中的应用奠定坚实基础。
一篇序里面的作者兴奋的以机器人聊到了凌晨三四点。这是一个非常奇葩的操作。产生了对AI生产力的幻想。
大语言模型LLM LLM是Large Language Model的缩写意为大型语言模型。这种模型通常指的是参数数量庞大、拥有更多层次和更复杂结构的深度学习模型用于处理自然语言处理任务。LLM在近年来取得了显著的进展如GPT-3、BERT等这些模型在训练过程中需要大量的计算资源和数据但在很多任务上表现出色成为当前人工智能领域的研究热点之一。 本书了解LLM应用技术栈 LLMLarge Language Model的应用技术栈通常包括以下几个方面 深度学习框架 用于构建和训练大型语言模型的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。 数据预处理工具 用于处理和准备训练数据的工具包括文本清洗、分词、标记化等操作。 训练资源 大型语言模型需要大量的计算资源进行训练通常使用GPU或者TPU进行加速训练。 模型优化和调参工具 用于优化和调整模型超参数提高模型性能和效率。 部署和应用集成 将训练好的大型语言模型部署到生产环境中并与其他应用程序集成实现实际应用。 模型监控和维护 监控模型性能和稳定性及时发现和解决问题保证模型持续有效运行。 以上是大型语言模型应用技术栈的一般组成部分 大模型Ai带来的困扰和挑战 大模型与AI技术的快速发展 大模型日新月异利用AI技术能够完成各种任务。AI算法和训练模型的应用范围在不断扩大展现了强大的潜力和价值。 人们在业务和信息中的困扰 很多人陷入业务的泥沼中难以自拔。爆炸式的信息让人们容易迷失其中难以找到方向和重点。 对AI取代人类工作的担忧与应对态度 不要害怕被GPT或其他AI技术取代。应积极成为第一批驾驭新技术的人主动拥抱变革。学会使用AI算法和训练模型可能成为许多岗位的必备技能是适应未来职场的关键。 新一代AI的特征
以ChatGPT为代表的新一代大模型AI不仅是技术突破更是一个新的智慧物种可以视为人。它们具有广泛的知识但缺乏特定业务领域的了解且有时可能表现出不恰当的言论或行为。
与AI相处的必要性
与新一代AI相处就像与一个新同事相处需要了解其长处和短处以便更好地利用它。
推荐学习资源
学习如何与AI相处有一本书可以作为不错的开始。
与AI相处的四类人
AI产品使用者使用别人开发的大模型应用。 AI产品设计者设计供他人或自己使用的大模型应用。 AI产品开发者编程实现大模型应用。 AI基础设施研发者训练基础大模型或提供算力支撑。
AI学习建议
每个人都应该首先成为AI产品使用者但仅仅学习如何操作AI工具并不足以形成核心竞争力。这些工具课程或书籍类似于早期的电脑操作课对于长期发展来说需要更深入的学习和理解。 这本书能够带来的内容 为Python开发人员提供了清晰、系统的知识脉络帮助他们学习如何使用LLM构建应用程序。书中详细介绍了GPT-4和ChatGPT的基本原理和优势以及它们的工作方式有助于读者快速了解这些模型的特性。 书中讲解了如何将这类模型集成到基于Python的自然语言处理应用程序中为开发人员提供了实用的技术指导。 书中还介绍了如何使用Python开发基于GPT-3.5 API和GPT-4 API的文本生成、内容摘要等功能级应用程序帮助读者进一步掌握AI技术的应用。 书中还涉及了一些进阶主题包括提示工程、为特定任务微调模型、插件、LangChain等这些内容对于希望深入了解LLM应用开发的读者来说非常有价值。 总之这本书为学习使用LLM构建应用程序的Python开发人员提供了全面的技术指导无论是初学者还是进阶者都能从中受益。 无论我们是否从事基础大模型相关工作学习AI技术都是非常有价值的。通过掌握这些技术我们不仅能够更好地与AI相处还能够改造AI让它更好地服务于人类社会。
