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  • 大模型Agent应用开发 瓦伦蒂娜阿尔托 9787302682905 清华大学出版社
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    • 作者: 瓦伦蒂娜·阿尔托著 | 瓦伦蒂娜阿尔托编
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2025-03
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    • 作者: 瓦伦蒂娜·阿尔托著| 瓦伦蒂娜阿尔托编
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2025-03
    • ISBN:9787302682905
    • 版权提供:清华大学出版社

    【基本信息】

    大模型Agent应用开发

    作者:[美] 瓦伦蒂娜·阿尔托(Valentina Alto) 著 郭涛 译

    定价:98元

    印次:1-1

    ISBN:9787302682905

    出版日期:2025.03.01

    印刷日期:2025.04.07

    【基本内容】

    "《大模型Agent应用开发》深入探讨了LLM的核心概念、前沿技术和实际应用,最终为扩展AI能力边界的大型基础模型(Large Foundation Models,LFM)的崛起铺平道路。 本书开篇详细介绍了LLM的基本原理,随后探讨了多种主流架构框架,既涵盖专有模型(如GPT-3.5/4),也分析开源模型(如Falcon LLM)的独特优势与差异。接下来,我们以基于Python的轻量级框架LangChain为核心,引导读者逐步构建智能体。这些智能体能够从非结构化数据中提取信息,并利用LLM和强大工具包与结构化数据交互。此外,本书还将深入探索LFM领域——该类模型融合了视觉、音频等多态能力,可以覆盖更广泛的AI任务。 无论你是经验丰富的AI专家,还是初入该领域的新人,本书都将为你提供解锁LLM全部潜力的路线图,助力开创智能机器的新纪元。"

     

    【作者介绍】

    "Valentina Alto是一名人工智能爱好者、技术文献作者和跑步健将。在拿到数据科学硕士学位后,她于2020年加入微软,目前担任人工智能专家。Valentina从求学之初就对机器学习和人工智能充满热情,她不断加深对这一领域的了解,并在科技博客上发表了数百篇文章。她与Packt合作撰写了第一本书,名为Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models。在目前的工作中,她与大型企业合作,旨在将人工智能整合到企业业务中,并利用大型基础模型开发创新解决方案。

    除了职业追求,Valentina还热爱徒步于意大利美丽的山川之间,喜欢跑步、旅行,并乐于手捧好书,品一杯香浓的咖啡。"

     

    【目录】

    第1章  大规模语言模型简介  1

     

    1.1  大型基础模型和大规模语言模型定义  2

     

    1.1.1  人工智能范式转变——基础模型简介  2

     

    1.1.2  大规模语言模型简介  5

     

    1.2  最流行的基于transformer架构的大规模语言模型  10

     

    1.2.1  早期实验  11

     

    1.2.2  transformer架构  11

     

    1.3  训练和评估大规模语言模型  16

     

    1.3.1  训练大规模语言模型  16

     

    1.3.2  模型评估  19

     

    1.4  基础模型与定制模型  21

     

    1.5  小结  23

     

    1.6  参考文献  23

     

    第2章  面向人工智能应用的大规模语言模型  25

     

    2.1  大规模语言模型如何改变软件开发  25

     

    2.2  Copilot系统  26

     

    2.3  引入人工智能编排器,将大规模语言模型嵌入应用程序  30

     

    2.3.1  人工智能编排器的主要组成部分  31

     

    2.3.2  LangChain  33

     

    2.3.3  Haystack  35

     

    2.3.4  语义内核  36

     

    2.3.5  如何选择框架  38

     

    2.4  小结  39

     

    2.5  参考文献  40

     

    第3章  为应用选择大规模语言模型  41

     

    3.1  市场上最有前途的大规模语言模型  41

     

    3.1.1  专有模型  42

     

    3.1.2  开源模型  51

     

    3.2  语言模型之外  56

     

    3.3  选择正确大规模语言模型的决策框架  60

     

    3.3.1  考虑因素  60

     

    3.3.2  案例研究  62

     

    3....

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