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这是一本从实践角度深入探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。本书全面、细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大模型及其相关技术的原理，重点讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖开发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件开发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。
本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。
通过阅读本书，你将：
● 了解大语言模型的发展和起源
● 了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现
● 了解Transformer模型的基本原理
● 深入了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理
● 探索大语言模型在运维场景中的实践
● 探索大语言模型在编程场景中的实践
● 探索大语言模型在测试场景中的实践
● 探索大语言模型在安全场景中的实践
● 接触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据