大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地

《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》是由刘聪等人编著的专业书籍，旨在系统梳理并深入解析大型语言模型（LLMs）的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法以及偏好对齐方法。

作者简介：

刘聪，资深NLP技术专家和AI技术专家，南京云问科技首席算法架构师，MLNLP（机器学习算法与自然语言处理）社区学术委员。他主攻文本向量表征、问答系统、AIGC等技术方向，是大模型领域的先驱者和布道者。刘聪开源了首个中文Unilm预训练模型、中文GPT-2、夸夸闲聊机器人（ChatBot）、大模型微调等项目。作为主要负责人，他在多项自然语言处理比赛中获得前三名，并在中文核心期刊和SCI发表多篇论文，拥有多项发明专利。

内容概述：

本书深入解析了大型语言模型的基础理论和算法实现，详细介绍了数据构造流程、模型微调方法以及人类偏好对齐方法。通过丰富的案例，书中手把手指导读者构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等多种强大的应用程序。具体内容包括：

• 大型语言模型的基础理论：涵盖常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。
• 大模型微调的关键步骤：从数据的收集、清洗到筛选，直至微调训练的技术细节。
• 大模型人类偏好对齐方法：从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。
• 应用实践：通过开源模型在多种场景下搭建大模型应用，包括表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。
• 大模型Agent方法以及常用框架的掌握。
• 基于LangChain框架构建AutoGPT应用的实践。

本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量详细注释的代码，方便读者理解和实操。无论是想深入研究大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建的读者，都能从本书中获得有价值的技术启发与思考。

作品特色：

1. 系统性强： 全面梳理大型语言模型的基础理论和实践方法，内容结构清晰，层次分明。
2. 实践导向： 通过丰富的实战案例，手把手指导读者构建多种应用程序，注重实践操作。
3. 前沿性： 涵盖最新的大模型微调方法和人类偏好对齐技术，紧跟人工智能领域的发展趋势。
4. 代码详解： 提供大量详细注释的代码，方便读者理解和实操，提升学习效果。

图书分类：

• 图书类别： 学习教育 / 人工智能 / 自然语言处理
• 适用人群： 对大型语言模型、人工智能应用开发、自然语言处理感兴趣的研究人员、工程师和学生。
• 主题标签： 大型语言模型、模型微调、偏好对齐、AI应用开发、自然语言处理。

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