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在新一轮人工智能浪潮中，如何通过大语言模型提升研发效能成了一个新命题。大语言模型具有强大的自然语言和机器语言的理解和生成能力，能够辅助软件开发人员更高效地完成各项任务，为代码编写、缺陷排查和交付过程等注入新的活力，加速软件产品的研发进程，让创新之路更加顺畅，从而提升企业的竞争力。
本书从不同角度详细解释了在智能运维、代码生成、漏洞修复和项目管理等场景中，如何逐步使用大语言模型来提高研发效能。如果你对这些主题感兴趣，那么这本兼备理论和实践的新书，绝对值得一读。
何宝宏
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长
这是顾老师的第三本书，从DevOps到技术赋能，再到大语言模型，始终聚焦在研发效能领域，同时创新技术的运用也随着这三本书逐步为广大读者打开一个进阶之路。
本书以深入浅出的方式，详细描述了大语言模型如何为研发效能注入新的活力。通过丰富的案例和实践经验，读者可以清晰地了解到大语言模型在提升研发效率、优化流程、智能运维等方面的巨大潜力。
顾老师凭借其深厚的专业知识和丰富的实践经验，为我们呈现了一幅充满希望的未来画卷。本书不仅为从业者提供了宝贵的指导，也为广大对该领域感兴趣的读者打开了一扇通往新世界的大门。
顾维玺
中国工业互联网研究院智能化研究所副所长
国际顶级期刊INFORMATION FUSION客座编辑
随着大模型应用场景的不断拓展，越来越多的行业产生了构造原生AI应用的需求。在这种情况下，如何推进大模型在某特定领域内落地，如何引导大模型利用特定领域内的知识，如何利用领域大模型构造AI应用，成为大家关心的问题。本书为如何利用大语言模型解决研发效能等领域的诸多问题提供了可参考的案例。本书的核心章节围绕细分领域的案例展开探讨，并对其背后的技术方法进行了分析，给出了富有参考价值的实践案例。阅读此书，不仅可以了解到大模型相关技术的发展脉络，也能够了解到如何利用大模型来解决实际工作中的问题。无论是研究人员、研发工程师，还是大模型技术的爱好者，都能从本书中获益。
李戈
北京大学计算机学院长聘教授，博士生导师
教育部长江学者
大模型领域既是繁星点点的未知宇宙，又是蕴含无数可能的广阔天地，正是这一独特的魅力，令无数的探索者为之倾倒、为之奋斗。
大模型应用逐渐走入人们的日常生活，常见的有智能客服、生成式智能问答，但一些细分的、垂直的领域也逐步在实践，尤其是面向研发效能，本书的出现恰逢其时。过去的研发效能更多地在体系内进行实践，流程上属于闭源，这与大语言模型的价值是不相符的。我认为，大语言模型技术是一个通用化的技术，基于人工智能体系运用在广泛的场景中才能体现出价值，所以基于通用的大语言模型进行全领域的实践势在必行。
本书的出版给广大开发者提供了一个好的思路，研发过程通过大语言模型可以提升效率，其他场景是否也可以？这个问题值得我们思考。
黄向东
清华大学软件学院
大数据系统软件国家工程实验室成员
本书的目录非常吸引人，从大模型的介绍到Transformer，再到GPT，过渡到研发效能的全局体系，最后到大语言模型在IT组织的各个场景中的实践，思路非常清晰，功夫独到，言简意赅，流畅自然，一叶知秋。
我重点阅读了实践部分的样章，兼具学术趣味性与技术实用性，雅俗共赏，这正是本书独具匠心的考虑。可以看出，本书作者在写作上秉持宁拙勿巧、宁朴勿华的态度，语言质朴通俗，娓娓道来，行云流水。
通过阅读本书，相信初学者可以开拓眼界，进阶者可以模仿实现，资深者可以拓展思路，更可以给予IT的管理者在研发效能领域更多的管理思路。
开卷有益，相信你也会有此共鸣。
刘博涵
南京大学软件学院
软件研发效能实验室成员
大语言模型是当前人工智能研究中的热门领域，吸引了大量感兴趣的开发者踊跃学习相关的技术，尤其对于研发工程师而言，基于大语言模型技术实现业务场景的赋能，为企业创造价值，但由于思维固化，很少有想到利用大语言模型提升自身的效率，这是行业内普遍的痛点。
本书逻辑清晰，尤其在大语言模型的理论章节，并不是完全参考已有的知识体系，而是通过一些实际的例子进行理论的剖析，通俗易懂。在实践案例的章节，很多场景都是我们日常所遇到的，非常有代入感。引入论文是本书的一大亮点，给读者提供了可以立即尝试和预测结果相结合的交互式学习体验，让阅读本书的过程充满了乐趣。
可以说，本书是一本大语言模型前沿实践者给读者带来的干货，相信大家能在阅读和实践中有共鸣。
邱锡鹏
复旦大学软件学院教授、博导
《神经网络与深度学习案例与实践》作者
上海市计算机学会自然语言处理专委会主任
这是一本基于大语言模型在研发效能方面的实战图书，可以帮助读者快速上手并有效地在工作中提升效能。与普通的研发效能提升方式不同，本书与大语言模型进行结合，能从AI的角度给予信息科技团队更好的实践指导。
虽然业界已经有很多关于大模型以及研发效能方面的图书，但大多过于保守，联系不够紧密，本书适合信息科技组织内部各个团队的学习，它把模型理论、应用场景、代码实例，甚至很多具备前瞻性的论文进行了有效的关联，引导读者在理论学习的过程中进行应用实践，在动手实践中进行学习，在体会和总结中不断深化对大语言模型的理解。
因此，在研发领域中，我推荐这本书。
奎晓艳
中南大学信息与网络中心（信息化建设办公室）主任、教授、博导
中国教育和科研计算机网主干网湖南省核心节点主任
全国高等学校计算机教育研究会青年教师工作委员会副主任
在当今的信息时代，大语言模型正以惊人的速度崛起，成为科技领域的一颗璀璨明星。它犹如一座神秘而强大的城堡，吸引着我们去探索其中的奥秘。
大语言模型是一种具有巨大潜力的技术，它能够理解和生成人类语言，为我们的生活和工作带来了前所未有的变革。通过阅读本书，我们将一同踏上探索大语言模型的征程。我们会了解到它的起源和发展，感受它在自然语言处理领域的重要地位。我们将目睹大语言模型如何在智能运维、代码自动生成、AI测试等领域大放异彩，为研发效能相关人员提供更加便捷和高效的服务。
祝阅读愉快！
郑子彬
中山大学软件工程学院院长、教授、博导
国家数字家庭工程技术研究中心副主任
看完本书关于大语言模型在开发领域实践的章节，深有感触。随着大语言模型的运用，代码开发进入了新的时代，催生出很多代码自动生成技术，对广大的开发人员而言，这是挑战，也是机遇。本书为读者揭开代码自动生成的神秘面纱，引领大家进入这个充满机遇与挑战的领域，同时也给读者提供了完整的实践思路。
对于开发者而言，本书无疑是一把利器，可以帮助提高开发效率，减少重复性工作，从而有更多时间专注于核心业务逻辑。对于初学者来说，本书是入门的良师益友，能够帮助快速掌握代码自动生成技术，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
本书旨在为广大读者提供一个深入了解大语言模型技术的平台。与其他的大语言模型书籍不同，本书聚焦在实践，但理论部分也通过案例和代码的方式提供了很多佐证。希望读者能够从中汲取知识的养分，积极探索和创新！
王彦博
华夏银行总行信息科技部副总经理
本书全面解析了大语言模型在研发效能方面进行实践的核心技术和应用实践，从理论到案例，由浅入深，展现了作者对大语言模型的深入研究和丰富经验。
在基础知识章节，系统地讲解了从基础到高级的大模型结构，并辅以具体的应用案例和代码段，图文并茂，为读者提供了有效的实战参考。在案例章节，通过实际场景和论文相结合的方式，理解更加容易。随着大模型在企业中越来越受到重视，相关的运用也越来越深入，尤其各企业均面临降本增效压力，以大模型为代表的创新技术输出的价值显而易见。本书的面世恰好满足相应的学习需求，为技术人员提供了理论体系和实战指导，具有重要的意义。
陈菲琪
某股份制银行南京分行科技部门负责人
10年后，全世界有50%的工作会是提示词工程，不会写提示词的人将会被淘汰。这句话并不是危言耸听，随着大语言模型在企业中的运用越来越深入，适配的场景越来越多，撰写提示词已经成了一项基本技能，这是未来学习如何与AI助手交谈的关键技能之一。尤其是IT从业者，更需要充分运用AI的能力，了解大语言模型为代表的AI框架是如何工作的，了解它们有什么技术体系，了解它们给予企业什么帮助。
本书专注于研发效能，聚焦于IT组织领域，且不是通用的场景，填补了市场的空白。本书运用大量的代码和案例，手把手演示如何构建一个简单的ChatGPT，如何在IT组织内部进行实践，如何处理提示词，如何解决实际问题，帮助读者了解大语言模型，并且能够学以致用。
殷书坤
南京银行信息技术部副总经理
尽管市面上关于大语言模型的文章和图书已有很多，但大多流于碎片化或基础知识的介绍，很少能系统性地深入到具体的场景进行全方位的介绍。本书很好地填补了这方面的内容。尤其在研发效能领域，大语言模型的深入还需要时间，本书的出版给IT组织的从业者提供了思路，指明了方向。
本书既有广度又有深度，旨在为工程师以及对大语言模型感兴趣的高校学生提供一份全面且深入的学习和参考资料。对于希望深入了解研发效能领域的人士而言，本书是一份不可多得的参考资料。
伍建焜
特许金融分析师
郑州银行信息科技部总经理
在信息时代的浪潮中，通过大语言模型提升研发效能是一个新的命题，在软件交付领域，有大语言模型的加持，研发效能有了新的方向。在信息技术领域，大语言模型如同智慧的宝库，为软件交付过程注入新的活力。它具备强大的语言理解和生成能力，能够辅助开发者更高效地完成各项任务。
研发效能的提升，是企业在竞争中脱颖而出的关键。而大语言模型的应用，无疑为这一目标提供了有力支持。通过与大语言模型的融合，研发团队能够更快地获取信息、解决问题，加速产品的研发进程。它不仅提高了工作效率，还降低了错误率，让创新之路更加顺畅。
然而，机遇与挑战并存。我们需要深入探索如何更好地利用大语言模型，以实现研发效能的最大化。
通过本书，我们将共同开启这扇通往未来的大门，探索大语言模型与研发效能的无限潜力，为科技的进步贡献力量。
陈桂新
知名投资人
企业信息化逐步进入智能时代，运维的能力和智能化程度成为企业信息化转型的关键因素。大语言模型的出现，拓展了智能运维场景。本书的核心章节介绍了大语言模型在智能运维中的应用，既有学术价值，又有实践意义。大语言模型的自然语言处理能力可以理解和分析海量运维数据。通过对这些数据的深入挖掘应用，能够提供精准的故障预测和预警。智能运维不仅意味着高效的故障处理，还包括对系统的优化和提升。大语言模型能够为运维团队提供有价值的建议和决策支持，帮助我们更好地保障系统的稳定性和可靠性。
让我们共同踏上这一探索之旅，挖掘大语言模型在智能运维领域的潜力。期待通过本书的阅读，为广大运维人员带来新的思路和方法，推动运维领域的创新和发展。
党受辉
腾讯蓝鲸创始人
腾讯互动娱乐事业群技术运营部助理总经理
大语言模型的运用如火如荼，通用型的大模型和领域性的大模型在技术上并没有特别大的区别，有区别的是对具体场景的理解能力，以及人机协同的实践能力，尤其在研发效能领域，经历了DevOps和SRE，逐步进入了瓶颈期。如何通过创新技术，将研发效能更好、更有序地进行推进，这是领域内的难题，是IT从业者需要深入考虑的问题。
针对这些行业的共性问题，尤其在研发组织和其他组织的衔接上，作者广泛收集信息，深入研究，以兼具广度和深度的写作，为我们呈现了一个关于研发效能及通用人工智能的全景式解读。同时，书中还为我们展示了大语言模型在各个领域内深度实践所遇到的机遇和挑战。
对于本书而言，相关论文的引用是最大的亮点，读者可以顺着思路进行进一步的拓展和研究，并对知识体系进行逐步补全，最终将研发效能的范围延伸至IT组织全流程，这对于IT从业者的培养价值是不可估量的。
毫不夸张地说，本书是研发效能领域对创新技术运用的开山之作，同时也是引领细分领域技术发展的开始，值得推荐。
曹立龙
四川银行金融科技部副总经理
中国商业联合会互联网应用工作委员会智库专家
通过阅读，我发现本书更像是一本笔记的合集，作者有重点地梳理了理论，并配备了大量生活中的案例，如唐诗三百首，在理解方面非常容易，对于大模型的爱好者是非常难得的一件事。
在案例的环节，本书也有独特的视角。通过对IT群体进行分层，分别从不同的角度进行介绍，语言通俗易懂，案例也非常典型，让读者能够以轻快的步伐入门大语言模型。虽说本书是站在研发效能的角度进行阐述，但知识体系是具备延展性的，智能办公、业务运用等也能够融会贯通，拿来即用。
整本书的章节安排非常合理，前后章节环环相扣，既包含初学者需要掌握的知识点，又包含大语言模型的前沿技术动态。值得一提的是，每章都有相应的案例和实践场景进行支撑，不至于阅读时产生枯燥的情绪。
张博
云智慧CTO
本书的作者团队有行业的资深从业者，有领域的资深研究者，也有标准的制定者，相信这本书的内容会非常精彩。
大语言模型在研发效能领域的发展趋势在这些年备受关注，目前来看，它有以下几个明显的发展趋势。首先，模型的精度和泛化能力会不断提高，能够更好地适应复杂的研发效能场景。其次，大语言模型与其他技术的融合会越来越深入，形成更强大的解决方案。最后，应用领域会不断扩大，为更多行业的研发工作带来变革。
通过这本书的实践案例和原型模块，研发效能的从业者可以快速地在企业内部进行落地，为企业创造更多的价值，随着案例的丰富，也会在行业内进行更好的运用和推广。
周然
LigaAI CEO
在不到4年的时间里，Transformer模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP社区崭露头角，打破了过去30年的记录。现在，以Transformer为代表的大语言模型正在颠覆整个AI领域，而且随着大语言模型在企业中的实践越来越深，相关的价值也逐步地体现出来。
在本书中，作者团队在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何使用大语言模型，尤其在研发效能领域，通过不同的场景和不同的角度，讲解了大模型和场景的衔接和应用，给自身带来什么帮助，解决了什么问题，获得了什么价值。阅读完本书后，你将能使用这一最先进的技术集合来增强你的工作能力。
本书还讲述了如何将大语言模型应用于许多场景，如智能运维、代码生成、漏洞修复和项目管理等。如果你对这些主题感兴趣，那么本书绝对值得一读。
束骏亮
蜚语科技CEO