Description
LLM核心攻略制霸生成式AI：ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐
Quick Start Guide to Large Language Models 2nd
Amazone 讀者5星好評
微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦！
想深入掌握LLM核心技術
想成為生成式AI應用的開發者
想在真實場景運用LLM解決問題
那你絕對不能錯過本書！
大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖，還是對AI有興趣的學習者，本書將引領你踏入這個革命性的領域。
完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調，帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。
實例操作直擊應用— 透過真實案例場景，運用最新工具和技術，快速上手專案開發。
開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源，選擇最適切的解決方案。
這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。
Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型（LLM）已展示驚人的實力，但它們的規模和複雜度，卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙，教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。
Ozdemir把入門所需的知識整合起來，即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手，本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中，他也會分享關於LLM內部動作的見解，以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源，包括範例資料集，以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼，那些LLM來自OpenAI（GPT-4與GPT-3.5）、Google（BERT、T5與Gemini）、X（Grok）、Anthropic（Claude家族）、Cohere（Command 家族），以及Meta（BART與LLaMA家族）。
SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO，同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學，並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。
此外，他也創辦了最近被收購的Kylie.ai，這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位，現居於加州舊金山。
•學習關鍵的概念：預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。
•使用API和Python來微調及打造LLM，以滿足需求。
•建構完整的神經/語義資訊檢索系統，並附加至對話型LLM，以進行檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）機器人及AI Agents。
•掌握進階的提示工程技術，例如輸出結構化、思維鏈提示，及少量語義範例提示。
•使用自訂的LLM embedding，從零開始建立完整的推薦引擎，並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。
•使用開源的LLM和大型視覺資料集，從零開始建構並微調多模態Transformer架構。
•使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback（RLHF/RLAIF）來調校LLM，並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。
•將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端，同時預先考慮擴展和演進流水線。
•透過量化、探測、效能評測與評估框架，來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。
好評推薦
「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力，鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM，縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ，Hugging Face 首席倫理長
「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧，說明LLM 革命的起源，以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明，和容易理解的範例程式。」 –Shelia Gulati, 微軟前總經理，Tola Capital現任常務董事
「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源，充滿了實用的指導和清楚的講解，幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」 —PETE HUANG, author of The Neuron目錄序
前言
致謝
關於作者
PART I 大型語言模型簡介
1 大型語言模型概述
大型語言模型是什麼？
流行的現代LLM
LLM的應用
結論
2 使用LLM來進行語意搜尋
前言
任務
解決方案概要
組件
整合一切
使用閉源組件的成本
結論
3 踏出提示工程的第一步
前言
提示工程
在不同模型之間使用提示
結論
4 AI生態系統：整合所有組件
前言
閉源AI的效能不斷變動
AI推理vs.思考
案例研究1：檢索增強生成
案例研究2：自動AIagent
結論
PART II 榨出LLM的所有潛力
5 使用自訂的微調來優化LLM
前言
遷移學習和微調：入門指南
OpenAI微調API概要
使用OpenAICLI來準備自訂範例
設定OpenAICLI
我們微調的第一個LLM
結論
6 進階提示工程
前言
提示注入攻擊
輸入/輸出驗證
批次提示
提示鏈
案例研究：AI的數學能力有多強？
結論
7 自訂embedding與模型架構
前言
案例研究：建立推薦系統
結論
8 AI對齊：第一原則
前言
對齊的對象是誰？為了什麼目的？
對齊可以降低偏見的嚴重性
對齊的支柱
憲法AI：邁向自我對齊的一步
結論
PART III LLM進階用法
9 超越基礎模型
前言
案例研究：視覺問答
案例研究：透過回饋來進行強化學習
結論
10 微調進階的開源LLM
前言
範例：使用BERT來做動畫類型多標籤分類
範例：使用GPT2來生成LaTeX
Sinan’sAttemptatWiseYetEngagingResponses:SAWYER
結論
11 將LLM投入生產
前言
將閉源LLM部署至生產環境
將開源LLM部署至生產環境
結論
12 評估LLM
前言
評估生成任務
評估理解任務
結論
繼續前進！
PART IV 附錄
A LLM FAQ
B LLM詞彙表
C LLM應用程式原型
索引
书名简译:LLM核心攻略制霸生成式AI：ChatGPT、嵌入技术、微调与多模态AI最佳实践
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