大模型核心原理與應用極簡入門
賀夏龍
- 出版商: 中國水利水電出版社
- 出版日期: 2026-02-01
- 售價: $480
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 298
- ISBN: 7522639735
- ISBN-13: 9787522639734
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相關分類:
Large language model、Prompt Engineering
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商品描述
本書是一本非技術讀者 也能讀懂的大模型技術科普 書。全書不堆砌公式，用圖 解和通俗語言系統講解AI的 底層邏輯。 內容從NLP基礎、 Transformer革命、 BERT/GPT/DeepSeek系列 模型講起，深入到兩大核心 實戰技能——提示工程 （Prompt Engineering）（ 第7章）與智能體（Agent ）應用（含“扣子”案例）（ 第8章），並指導讀者如何 訓練大模型（第6章）。 ，本書專章客觀剖 析了“模型幻覺”“數據偏差” “算力天花板”等AI局限與挑 戰（第9章），幫助讀者構 建專業的AI全景認知。
目錄大綱
自序
第1篇 認識NLP
第1章 什麼是NLP：機器學舌，語出驚人
1.1 人類語言之謎：奇跡背後的覆雜性
1.2 NLP的核心概念：讓機器聽得懂，講得出
1.3 基礎語言學：為機器打下語言的“地基”
第2章 NLP的發展歷程與應用
2.1 技術的春秋：從規則到大模型的進化史
2.2 NLP的日常應用：機器如何“說人話”
2.3 科技與語言的奇妙相遇
第2篇 技術深度剖析
第3章 大模型時代之前的NLP技術變遷
3.1 初探NLP技術：規則驅動時代，機器“死記硬背”
3.2 統計方法的崛起：從“數詞”到“算語境”
3.3 機器學習的引入：讓機器學會“聽話辦事”
3.4 深度學習的變革：讓機器“理解”語言
3.5 從“簡單機械”到“智能語言”
第4章 編解碼、註意力機制與Transformer的革命
4.1 編解碼器簡介：信息如何傳遞
4.2 註意力機制的靈感：如何精準捕捉關鍵信息
4.3 Transformer的突破：高效並行的架構設計
4.4 圖解Transformer：結構與權重的可視化
4.5 Transformer的演進
第5章 從BERT到GPT、DeepSeek系列——大模型的崛起
5.1 BERT的核心理念：雙向編碼，左右開弓
5.2 GPT的進化之路：從萌新到“聊 者”
5.3 ChatGPT的秘密：強化學習讓AI “懂你”
5.4 DeepSeek崛起：中國力量在大模型領域的貢獻
第6章 如何訓練大模型——從數據到 計算機
6.1 大模型的“三駕馬車”：數據、算力與算法
6.2 大模型訓練的“全流程揭秘”
6.3 硬件與成本：訓練大模型的平衡考量
6.4 借助平臺，訓練不必從零開始
第3篇 應用與未來
第7章 提示工程：寫給大模型的魔法咒語
7.1 提示詞是什麼：讓大模型聽懂人話的“語言咒術”
7.2 如何寫出好提示：構造有效提示詞的黃金法則
7.3 提示工程的實戰技法：從單輪提示到多輪協同
7.4 實用案例+評估方法：編寫、調試、評估三步走
7.5 工具與挑戰：從寫提示到管提示的全流程
第8章 大模型API與Agent應用——讓智能 貼近業務
8.1 大模型API的“開箱體驗”
8.2 用案例打開“智能魔法”的新大門
8.3 低代碼平臺×大模型：雙劍合璧的時代來了
8.4 Agent平臺：從大模型到智能體的新玩法
第9章 大模型的局限與挑戰——AI世界的“不 ”清單
9.1 大模型的短板：看似 ，其實也有軟肋
9.2 倫理與社會問題：AI的“灰色地帶”
9.3 面向未來：模型的強化與趨勢
後記
