【2023新书】在AWS上的生成式人工智能：构建具有上下文感知的多模态推理应用程序, 309页pdf

今天的公司正迅速将生成式人工智能整合到他们的产品和服务中。但关于这项技术的影响和承诺，存在大量的炒作（和误解）。通过这本书，AWS的Chris Fregly、Antje Barth和Shelbee Eigenbrode帮助首席技术官、机器学习从业者、应用开发人员、商业分析师、数据工程师和数据科学家找到使用这项激动人心的新技术的实用方法。 您将学习生成式人工智能项目生命周期，包括用例定义、模型选择、模型微调、检索增强生成、通过人类反馈的强化学习以及模型量化、优化和部署。您还将探索包括大型语言模型（LLMs）和如Stable Diffusion用于生成图像、Flamingo/IDEFICS用于回答图像问题等多模态模型的不同类型。 将生成式人工智能应用于您的商业用例 确定哪些生成式人工智能模型最适合您的任务 进行提示工程和上下文中的学习 使用低秩适应（LoRA）对您的数据集微调生成式人工智能模型 使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）将生成式人工智能模型与人类价值观对齐 使用检索增强生成（RAG）增强您的模型 探索如LangChain和ReAct等库以开发代理和动作 使用Amazon Bedrock构建生成式人工智能应用程序

https://www.oreilly.com/library/view/generative-ai-on/9781098159214/