本书首先概述了生成式人工智能的全景,区分了它与对话式人工智能的不同,并介绍了像DeepMind和OpenAI等主要参与者的角色。接着,书中审视了ChatGPT、GPT-4、Meta AI、Claude 3和Gemini的复杂性,探讨了它们的能力、优势及竞争对手。读者还将深入了解BERT系列的大型语言模型(LLM),包括ALBERT、DistilBERT和XLNet,以及这些模型如何彻底改变了自然语言处理。此外,本书还涵盖了提示工程(prompt engineering)技术,这对于优化AI模型的输出至关重要,并探讨了使用LLM时面临的挑战,包括幻觉现象(hallucinations)以及微调这些先进模型的细节。本书专为具有人工智能基础知识的软件开发者、AI研究人员和技术爱好者设计,提供了理论见解和Python中的实用代码示例。读者还可以从出版商处下载伴随文件,包括代码、图示和数据集。特色:

  • 深入解释了LLM的基础和高级概念,包括BERT、GPT-4和提示工程

  • 使用实用的Python代码示例,帮助有效利用LLM功能

  • 讨论了未来趋势、伦理考量和AI技术的不断演变

  • 提供伴随文件,包含书中的代码、数据集和图像,可从出版商处下载(需提供购买证明) 作者简介Oswald Campesato专攻深度学习、Python、数据科学和生成式AI。他是四十多本书的作者或合著者,包括《Python的Google Gemini》、《数据清洗》和《开发者的GPT-4》(均由Mercury Learning出版)。

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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。2023年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
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