《掌握使用Python的大型语言模型》是一本必不可少的资源,全面探索了大型语言模型(LLMs),提供了有效利用这些变革性AI模型的必要知识。从解析LLM架构的复杂性到实际应用,如代码生成和AI驱动的推荐系统,读者将获得在各种项目中实施LLM的宝贵见解。 本书涵盖了开源和专有的LLM,深入探讨了基础概念和高级技术,使专业人士能够充分发挥这些模型的潜力。书中详细讨论了高效部署的量化技术、LLMOps的操作策略以及伦理考虑,确保对LLM实施有全面的理解。 通过真实案例研究、代码片段和实际示例,读者将自信地应对LLM的复杂性,为创新解决方案和组织增长铺平道路。无论你是希望加深理解、推动有影响力的应用,还是领导AI驱动的项目,这本书都将为你提供在动态的人工智能领域中脱颖而出的工具和见解。 目录

大型语言模型及其应用基础 解密开源大型语言模型 闭源大型语言模型 各种大型语言模型任务的LLM API 在Google Sheets中集成Cohere API 使用LLM的动态电影推荐引擎 基于文档和网络的大型语言模型QA机器人 LLM量化技术与实现 LLM的微调与评估 微调与评估LLM的配方 LLMOps - 大规模运营LLM 使用Databricks上的MLflow实施LLMOps 掌握提示工程的艺术 提示工程的基本要素和设计模式 LLM的伦理考量和监管框架 迈向可信的生成式AI(受符号推理启发的新框架)

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