AI大模型开发之路:从入门到实践

第1章 AI大模型基础 1.1 AI大模型概述 1.1.1 NLP简史 1.1.2 AI大模型简介 1.2 环境搭建与工具使用 1.2.1 Python(Anaconda)的安装 1.2.2 Pvthon的基础语法 1.2.3 VSCode的安装应用 1.2.4 Jupvter Notebook的安装和使用 1.2.5 Node.is的安装和使用 1.2.6 Git的安装和使用 1.2.7 向量数据库Faiss 1.3 显卡选型 1.3.1 CUDA核心 1.3.2 Tensor核心 1.3.3 如何选择适合自己的GPU 1.4 深度学习基础 1.4.1 深度学习简介 1.4.2 神经网络的基本原理 1.4.3 层次结构 1.4.4 一个简单的神经网络示例 1.4.5 神经元 1.4.6 权重和偏置 1.4.7 激活函数 1.4.8 损失函数 1.4.9 向前传播 1.4.10 反向传播 1.4.11 优化函数 1.5 本章小结 第2章 AI大模型鼻祖——Transformer模型 2.1 Transformer简介 2.2 输入预处理 2.2.1 文本预处理 2.2.2 数据分词 2.2.3 嵌入矩阵构建 2.2.4 词元向量化 2.2.5 位置编码 2.3 编码器处理器 2.3.1 编码器自注意力机制 2.3.2 自注意力机制的查询、键、值向量 2.3.3 自注意力机制计算注意力分数 2.3.4 自注意力机制Softmax标准化 2.3.5 自注意力机制加权值向量 2.3.6 多头注意力机制 2.3.7 编码器残差连接 2.3.8 编码器层归一化 2.3.9 编码器前馈神经网络 2.4 解码器处理器 2.4.1 掩蔽自注意力机制 2.4.2 编码器一解码器注意力 2.5 输出生成 2.5.1 Transformer线性层 2.5.2 Transformer Softmax层 2.6 本章小结 第3章 百度千帆大模型API调用实战 3.1 千帆大模型平台简介 3.2 **个大模型调用 3.2.1 注册并申请密钥 3.2.2 开启**个千帆大模型API调用 3.2.3 开启**个千帆大模型sDK调用 3.3 百度文本大模型API 3.3.1 对话chat大模型 3.3.2 续写Completions 3.3.3 文心ERNIE-Bot-4景点推荐实践 …… 第4章 OPenAI API开发实战 第5章 大模型开发框架LangChain实战 第6章 OpenAI API问答系统项目实战 第7章 使用LangChain开发AutoGPT项目实战 第8章 AI大模型部署