书籍描述不只是谈论人工智能，而是构建它：您的大语言模型（LLMs）应用开发指南。
主要特性
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探索自然语言处理（NLP）基础和大语言模型基本原理，包括基础知识、挑战和模型类型。
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学习数据处理和预处理技术，以实现高效的数据管理。
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了解神经网络概述，包括神经网络基础、循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）和变压器模型。
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利用大语言模型的策略和示例。
描述通过强大的大语言模型（LLMs）改变您的业务景观。本书为您提供实用的见解，指导您从构思、设计到实施有影响力的LLM驱动的应用程序。
本书探讨了NLP的基础知识，如应用、演变、组件和语言模型。它教授数据预处理、神经网络和特定架构如RNNs、CNNs和变压器。它解决了训练挑战，介绍了如生成对抗网络（GANs）、元学习的高级技术，并引入了如GPT-3和BERT的顶级LLM模型。它还涵盖了提示工程。最后，它展示了LLM的应用，并强调了负责任的开发和部署。
有了这本书作为您的指南，您将能够导航不断发展的LLM技术景观，通过最新的进展和行业最佳实践保持领先地位。
你将学到什么
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掌握自然语言处理（NLP）应用的基础。
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探索变换器等先进架构及其应用。
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掌握有效训练大语言模型的技术。
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实施高级策略，如元学习和自监督学习。
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学习构建自定义语言模型应用的实际步骤。
这本书适合谁本书适合那些希望精通大语言模型的人，包括经验丰富的研究人员、数据科学家、开发人员和自然语言处理（NLP）领域的从业者。
目录
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自然语言处理的基础
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语言模型简介
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语言建模的数据收集和预处理
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语言建模中的神经网络
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语言建模的神经网络架构
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用于语言建模的变换器模型
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训练大语言模型
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语言建模的高级技术
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顶级大语言模型
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构建首个LLM应用
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LLMs的应用
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伦理考虑
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提示工程
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LLMs及其影响的未来
关于作者Sanket Subhash Khandare是一位充满活力和有影响力的技术执行官，拥有超过18年的产品领导和企业家精神经验。值得注意的是，他一直在领导各种人工智能倡议，主要是在大语言模型（LLMs）方面，同时优先考虑真正的客户价值而非仅将AI集成到解决方案中。他在通过创新的基于SaaS的产品扩大技术公司规模、推动高速增长方面有着良好的记录。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
