【新书】解码大型语言模型：理解、实现与优化LLM在自然语言处理应用中的全面指南

书籍简介

探索大型语言模型（LLM）的架构、开发与部署策略，释放其全部潜力。 主要特点

深入了解LLM，从架构到部署的全方位解析 * 通过实际案例研究与优化技巧学习如何应用LLM * 详细概述AI领域，帮助解决各种AI与NLP挑战 * 购买纸质书或Kindle版的读者将获得免费PDF电子书

书籍描述

是否曾想过大型语言模型（LLM）是如何工作的，以及它们如何塑造人工智能的未来？《解码大型语言模型》由一位著名的作者及AI、AR和数据领域专家撰写，结合了深度的技术洞察与实际应用案例，不仅揭开了复杂AI概念的神秘面纱，还指导您如何实现和优化LLM，应用于现实世界的场景中。 您将了解LLM的结构、开发过程以及如何以不同方式利用这些模型。本书将帮助您探索改进这些模型的策略，并进行测试以确保其有效部署。书中充满了真实案例，涵盖了伦理考虑，并提供了关于其社会影响的平衡视角。通过详细的解释，您将能够充分利用并优化LLM的性能，还将掌握训练、部署和扩展模型的技巧，以应对复杂的数据挑战，提升信心与精准度。本书将帮助您为AI和NLP领域不断发展的未来挑战做好准备。 读完本书后，您将全面了解LLM的架构、开发、应用和伦理使用，并跟上新兴趋势，如GPT-5的最新发展。 您将学到

探索当代LLM的架构和组成部分 * 研究LLM如何做出决策以及决策过程的运作 * 在您的组织中有效实现和管理LLM * 精通LLM的数据集准备和训练过程 * 提高针对特定NLP任务的LLM微调技能 * 制定全面的LLM测试和评估策略 * 发现部署LLM到生产环境中的挑战 * 制定有效的LLM系统集成策略 * 优化LLM性能的技巧 * 深入了解高级优化与效率提升方法 * 探索LLM的漏洞、偏见及法律影响 * 业务应用与投资回报率的案例分析 * LLM工具和框架生态系统 * 为GPT-5及未来技术做好准备 * 结论与展望

适合人群

本书适合从事NLP工作的技术领导者、AI研究人员及有意构建AI驱动应用的软件开发者。如果您希望从本书中获得最大的收益，应具备以下基础知识：机器学习原理，Python等编程语言的使用，代数与统计学知识，以及自然语言处理的基础。 目录

LLM架构 * LLM如何做出决策 * LLM训练机制 * 高级训练策略 * 针对特定应用的LLM微调 * LLM的测试与评估 * 在生产环境中部署LLM * LLM集成策略 * 性能优化技巧 * 高级优化与效率提升 * LLM的漏洞、偏见与法律影响 * 案例研究——业务应用与投资回报率 * LLM工具和框架生态系统 * 为GPT-5及未来技术做好准备 * 结论与展望

作者简介

Irena Cronin是DADOS Technology的产品高级副总裁，DADOS正在开发一款针对Apple Vision Pro的数据分析和可视化应用。她还是Infinite Retina的首席执行官，Infinite Retina为企业提供帮助，协助其开发并实施AI、AR及其他新技术。在此之前，她曾担任多年的股权研究分析师，积累了丰富的经验，评估了多家上市公司和私营公司。Irena拥有南加州大学的MBA/MA双学位，并在纽约大学获得了管理与系统硕士（优异）学位。她还毕业于宾夕法尼亚大学，获得经济学学士学位（荣誉毕业）。