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| 編輯推薦： |
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本书基于作者在美国硅谷的企业级应用项目及培训经验，面向有Python基础的大模型相关从业者与学习者，重点介绍企业级大模型应用开发、大模型微调技术，可作高等院校教材与自学读物。
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| 內容簡介： |
本书是一本面向开发人员的大模型及生成式AI实战指南，基于作者在美国硅谷企业级应用项目经验及企业培训经验编著而成。本书重点介绍企业级大模型应用开发、模型调优及部署运维等技能。全书共10章，内容涵盖生成式AI概述、大模型提示词深度解析、LangGraph CrewAI案例、生成式AI应用开发项目实战、大模型指令微调与PEFT技术、RLHF与DPO模型对齐、大模型应用开发案例实战、为何Sora是通往AGI道路的里程碑、解码Sora架构原理、Sora关键技术解密等，书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。随书附赠源码，获取方式见封底。
本书的核心读者是有Python基础的大模型爱好者，主要面向广大从事大模型应用开发、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，相关专业的在校师生及相关领域的科研人员。
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| 關於作者： |
王家林（Gavin Wang）
人工智能专家，现任硅谷一家智能体企业CTO，专注于可控大模型、人本强化学习与智能体系统。拥有超过十年硅谷工作经验，历任 CTO、执行副总裁、首席数据科学家、杰出人工智能工程师与首席机器学习工程师。致力于推动人工智能系统走向“人本驱动、可信对齐、可持续进化”的下一代智能体范式。作为对话式人工智能与可控语言行为系统的实践者和探索者，提出多维可控生成体系，集成指令微调、符号逻辑、策略调度与自动约束验证，并将RLHF、DPO、GRPO、AZR、TTRL等强化学习算法用于语言行为控制。其“自博弈强化学习架构”通过自我生成、内部奖励与策略演化，推动智能体在部署后实现闭环自我进化。
段智华
中国电信股份有限公司上海分公司高级工程师，专注于大模型及智能体技术研究。持有多项软著，发表多篇EI学术论文，技术博客总阅读量达354万次。
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| 目錄：
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前言
第1章 生成式AI概述/
1.1生成式AI主线及落脚点/
1.1.1生成式AI开发流程/
1.1.2生成式AI关键要素/
1.2生成式AI的深度探索/
1.2.1生成式AI提示词七大关键/
1.2.2生成式AI参照物的解析/
1.2.3生成式AI核心组件的剖析/
1.2.4生成式AI工程实践的全生命周期管理/
1.2.5生成式AI核心内容的解读/
第2章 大模型提示词深度解析/
2.1生成式AI的文本、符号和模式/
2.1.1提示词中的符号提取/
2.1.2提示词中的模式提取/
2.1.3文本处理和提取技术/
2.2思维链推理剖析/
2.3思维链提示实战/
2.4ReAct技术原理/
第3章 LangGraph CrewAI案例/
3.1生成式AI自动回复邮件项目简介/
3.2生成式AI自动回复邮件项目代码架构/
3.3LangGraph构建循环图/
3.3.1图代码解析/
3.3.2边代码解析/
3.3.3节点代码解析/
3.4CrewAI构建分布式对话机器人/
3.4.1EmailFilterCrew代码解析/
3.4.2EmailFilterAgents代码解析/
3.4.3CreateDraftTool代码解析/
3.4.4EmailFilterTasks代码解析/
3.4.5EmailsState代码解析/
第4章 生成式AI应用开发项目实战/
4.1生成式AI应用开发/
4.1.1生成式AI应用开发简介/
4.1.2生成式AI框架LangChain/
4.1.3生成式AI智能体架构/
4.1.4生成式AI增强检索RAG/
4.2生成式AI在教育领域的应用/
4.2.1生成式AI教育系统代码目录架构/
4.2.2生成式AI教育系统代码详细解析/
4.3基于生成式AI的托福辅导案例详解/
第5章 大模型指令微调与PEFT技术/
5.1生成式AI指令微调原理和方法/
5.1.1生成式AI指令微调简介/
5.1.2指令微调代码解析/
5.1.3指令微调在LLaMA 3中的应用/
5.2PEFT与红队工程应用/
5.2.1PEFT高效微调简介/
5.2.2PEFT原理解密/
5.2.3红队工程及安全/
5.2.4红队工程代码解析/
5.2.5宪法AI开发应用/
第6章 RLHF与DPO模型对齐/
6.1大模型微调概述与实践案例/
6.1.1大模型微调简介/
6.1.2指令微调解析/
6.1.3指令微调数据集转换/
6.1.4基于AWS微调 LLaMA实战/
6.2KL散度解析/
6.2.1KL散度简介/
6.2.2KL散度与大模型幻觉/
6.2.3KL散度数学原理解析/
6.3基于人类反馈强化学习（RLHF）解析/
6.3.1GPT模型训练流程/
6.3.2RLHF解析/
6.3.3RLHF代码解析/
6.3.4RLHF全流程指南/
6.3.5RLHF目标函数解析/
6.3.6RLHF项目实战/
6.4直接偏好优化算法（DPO）解析/
6.4.1DPO算法解析/
6.4.2DPO代码解析/
6.4.3DPO项目案例实战/
6.4.4KTO算法解析/
6.4.5REFT算法解析/
第7章 大模型应用开发案例实战/
7.1基于思维链提示的内隐情感分析/
7.1.1系统概述/
7.1.2相关工作/
7.1.3SAoT框架/
7.1.4案例实践/
7.1.5结论及致谢/
7.2基于大语言模型的数学推理多工具集成应用/
7.2.1系统概述/
7.2.2相关工作/
7.2.3技术方案/
7.2.4案例实践/
7.2.5结论及展望/
第8章 为何Sora是通往AGI道路的里程碑/
8.1从大语言模型(LLM)到大视觉模型(LVM)的关键转变/
8.1.1LLM和LVM之间的关系及转变的意义/
8.1.2揭示LVM在实现通用人工智能(AGI)中的作用/
8.2Visual Data和Text Data的成功融合案例/
8.3Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性的视频内容/
8.4解析Sora根据图像或视频生成高保真内容的技术路径/
8.4.1Sora的推理流程/
8.4.2Sora的训练流程/
8.5探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战/
8.5.1Sora在不同应用场景中的实践价值/
8.5.2Sora面临的挑战/
第9章 解码Sora架构原理/
9.1Sora技术演进路径及能力根源/
9.1.1Sora与神经网络原理解析/
9.1.2Sora与扩散Transformers抽象/
9.2DiT是如何帮助Sora实现一致、逼真、富有想象力的视频内容的/
9.3为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络/
9.3.1稳定扩散模型解析/
9.3.2CLIP模型解析/
9.3.3Sora使用Transformer代替U-Net/
9.3.4扩散模型加噪去噪流程解析/
9.4DiT的Patchification原理及流程/
9.5Conditional Diffusion过程及其在内容生成过程中的作用/
9.5.1视频与文本指令对齐/
9.5.2RoPE位置编码解析/
第10章 Sora关键技术解密/
10.1Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动/
10.1.1Transformer加法操作解密/
10.1.2Transformer通信通道本质解析/
10.2为何时空块是Sora技术的核心/
10.2.1Transformer嵌入式向量解密/
10.2.2Transformer注意力作用解析/
10.3时空潜在块详解/
10.3.1Sora双核驱动机制解密/
10.3.2Sora是一个相互作用的网络/
参考文献/
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| 內容試閱：
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在人工智能领域，大家正处在一个前所未有的创新前沿，生成式AI和大模型的崛起为技术的发展打开了新的篇章，正以前所未有的速度改变着各行各业。本书的问世，正是对这一技术革命的响应，旨在为读者提供一份详尽的指南，帮助读者深入了解生成式AI技术背后的力量和潜力。笔者来自美国硅谷，拥有深厚的生成式AI技术背景，积累了丰富的企业级项目落地经验，曾领导研发多个既满足企业业务需求，又能最小化大模型幻觉及偏见风险的生成式AI及大模型解决方案，对生成式AI技术在企业中的实际价值有着深刻的理解，能够深入剖析生成式AI技术背后的原理与机制，并将复杂的概念转化为切实可行的企业级项目解决方案。
本书不仅适合对生成式AI感兴趣的技术人员，也为希望了解这一领域发展趋势的管理者和决策者提供了丰富的参考，更为希望在人工智能领域中占据一席之地的读者提供了宝贵的资源和启发。希望通过本书，读者能够从中汲取灵感，激发创造力，并在生成式AI和大模型的世界中找到属于自己的发展路径。无论是初学者还是资深专家，本书都将成为大家探索生成式AI无限可能的指南。
本书基于企业级大模型及生成式AI技术，深入解码大模型技术背后的秘密。全书共10章，涵盖生成式AI概述、大模型提示词深度解析、LangGraph CrewAI案例、生成式AI应用开发项目实战、大模型指令微调与PEFT技术、RLHF与DPO模型对齐、大模型应用开发案例实战、为何Sora是通往AGI道路的里程碑、解码Sora架构原理、Sora关键技术解密等内容。本书基于大模型生成式AI架构、技术和案例，将企业级大模型项目实战经验与理论指导相结合，帮助读者一站式掌握企业级大模型应用开发、模型调优及部署运维等技能。
全书内容丰富、循序渐进、图文并茂且通俗易懂，既可作为有Python基础的大模型爱好者的自学读物，又可作为高等院校和各类大模型培训机构学生学习大模型及生成式AI基础知识的综合教程。
本书由Ferret Relationship Intelligence王家林和中国电信股份有限公司上海分公司段智华编著。本书的撰写与出版过程得到机械工业出版社的鼎力支持，在此深表感谢。在编写过程中，参考了诸多相关资料，在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。由于个人水平有限且编写时间仓促，书中难免存在疏漏，欢迎广大读者批评指正。
王家林
2024年中秋之夜于美国硅谷
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