内容简介

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、Al Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。

具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：

（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。

（2）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。

（3）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。

（4）通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。

（5）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、Al Agent等。

（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。

（7）基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。

本书集大模型理论、实践和场景落地于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管你是想深入研究大模型本身，还是进行大模型相关应用搭建，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。