人工智能在军事中可用于多项任务，例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
大型语言模型（LLMs）已被证明是解决广泛任务的强大工具，企业也注意到了这一点。然而，从演示和原型过渡到成熟的应用可能会面临诸多挑战。本书旨在弥合这一差距，为从业者提供构建实用产品所需的工具、技术和策略，这些产品能够充分利用语言模型的能力。 经验丰富的机器学习研究员 Suhas Pai 提供了关于如何利用 LLMs 解决实际用例并应对常见故障模式的实用建议。您将全面深入了解语言模型的组成要素，探索诸如微调等定制技术，学习像 RAG（检索增强生成）和代理等应用范式，以及更多内容。 * 了解如何为训练和微调准备数据集
培养对 Transformer 架构及其变体的直觉
将预训练语言模型适配到您自己的领域和用例
学习微调、领域适应和推理优化的有效技术
将语言模型与外部工具和数据接口，并将其集成到现有软件生态系统中
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Designing Large Language Model Applications
本周荟萃主题
推荐系统，是指根据用户的习惯、偏好或兴趣，从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同，这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
计算机网络(
Computer Networks )指将地理位置不同的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。
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