探秘大模型應用開發

《探秘大模型應用開發》圍繞著大模型的生產實施流程，系統介紹大模型的應用實務方法。
第一分系統地介紹了機器學習的場景分類、深度學習的崛起以及基礎模型​​。
第二分聚焦於應用挑戰，詳細講解問題定義、流程、技術，括嵌入與標記化、向量數據庫、微調、署與推理等。
另外，展示了LLM相關的編排與整合策略，以及兩個實際索引技術的案例。
本書不僅介紹了應用案例，還對前沿技術和未來發展進行了展望，括可解釋性、GANs、強化學習和模型自動化。
團隊協作、專案管理和持續整合等實踐內容也充分涵蓋。
後，透過一個實作案例章節，讀者學習如何調試、署和維運大模型的LLM應用。
這本書將幫助從業者掌握從基礎概念到實際應用的整個過程，使他們能夠建立穩健的應用，將機器學習和深度學習引入現實。