包邮大模型应用开发:核心技术与领域实践

目　　录前言第1章　大模型概述　/　11.1　大模型的概念　/　11.2　大模型的应用现状　/　41.2.1　国外的大模型　/　41.2.2　国内的大模型　/　71.2.3　大模型的应用情况　/　91.3　大模型存在的问题　/　101.3.1　机器幻觉　/　111.3.2　安全伦理　/　121.3.3　选择错误目标　/　131.3.4　难以监督　/　141.4　大模型的发展趋势　/　14目　　录前言第1章　大模型概述　/　11.1　大模型的概念　/　11.2　大模型的应用现状　/　41.2.1　国外的大模型　/　41.2.2　国内的大模型　/　71.2.3　大模型的应用情况　/　91.3　大模型存在的问题　/　101.3.1　机器幻觉　/　111.3.2　安全伦理　/　121.3.3　选择错误目标　/　131.3.4　难以监督　/　141.4　大模型的发展趋势　/　141.4.1　多模态能力　/　141.4.2　AI Agent　/　151.4.3　端侧应用　/　151.4.4　可信任性及可解释性　/　161.4.5　自我学习　/　161.5　本章小结　/　17第2章　大模型核心技术　/　182.1　大模型构建流程　/　182.1.1　预训练语言模型　/　202.1.2　模型微调　/　222.1.3　对齐优化　/　242.2　Transformer模型　/　252.2.1　Transformer模型概述　/　252.2.2　编码器与解码器　/　282.2.3　注意力机制　/　322.2.4　词向量　/　362.2.5　位置编码　/　372.2.6　规范化　/　402.2.7　激活函数　/　412.2.8　优化器　/　412.2.9　基于Transformer的大模型架构选择　/　422.3　模型微调　/　432.3.1　指令微调数据集　/　432.3.2　调优策略　/　462.4　对齐优化　/　602.4.1　反馈　/　602.4.2　偏好模型　/　612.4.3　RLHF　/　622.5　提示工程　/　642.5.1　提示工程开发流程　/　652.5.2　提示设计开发　/　662.6　本章小结　/　73第3章　大模型技术拓展　/　743.1　推理优化技术　/　743.1.1　解码优化算法　/　743.1.2　推理加速策略　/　783.2　大模型训练技术　/　813.2.1　并行训练　/　813.2.2　训练容错　/　873.2.3　混合精度训练　/　893.3　大模型评估　/　913.3.1　大模型评估概述　/　913.3.2　大模型评估任务　/　913.3.3　大模型评估数据集　/　913.3.4　大模型评估方法　/　933.4　大模型部署　/　963.4.1　模型环境搭建　/　963.4.2　模型运行测试　/　973.5　本章小结　/　99第4章　插件应用开发实践　/　1004.1　应用概述　/　1004.1.1　ChatGPT插件　/　1004.1.2　LangChain插件　/　1014.1.3　通用插件调用流程　/　1034.2　天气查询插件开发　/　1034.2.1　基于ChatGPT的插件开发　/　1034.2.2　基于AutoGen的插件开发　/　1104.3　语音交互插件开发　/　1144.4　本章小结　/　118第5章　RAG实践　/　1195.1　应用概述　/　1195.2　RAG流程　/　1205.3　环境构建　/　1215.4　应用实践　/　1225.4.1　知识解析　/　1235.4.2　检索　/　1275.4.3　增强　/　1305.4.4　生成　/　1345.5　本章小结　/　135第6章　智能客服问答实践　/　1366.1　应用概述　/　1366.2　环境构建　/　1376.2.1　开发环境搭建　/　1376.2.2　开源模型下载　/　1386.3　应用开发　/　1396.3.1　实现多轮对话系统　/　1396.3.2　提示优化　/　1416.3.3　第三方工具调用　/　1506.4　应用部署　/　1526.5　本章小结　/　154第7章　学科知识问答实践　/　1557.1　应用概述　/　1557.2　环境构建　/　1557.2.1　开发环境搭建　/　1567.2.2　项目参数配置　/　1567.3　学科知识图谱　/　1587.3.1　大模型与知识图谱　/　1587.3.2　学科知识图谱构建流程　/　1597.3.3　学科知识数据集　/　1617.3.4　学科知识处理　/　1627.4　应用开发　/　1647.4.1　功能设置　/　1647.4.2　知识库构建　/　1657.4.3　基于LangChain的问答实践　/　1677.5　本章小结　/　170第8章　法律领域应用实践　/　1718.1　应用概述　/　1718.2　对话数据微调　/　1728.2.1　法律对话数据预处理　/　1728.2.2　对话微调工具编写　/　1758.2.3　模型微调框架的参数配置　/　1768.2.4　微调前后的对话问答对比　/　1798.3　指令微调　/　1818.3.1　法律指令数据集预处理　/　1818.3.2　指令微调工具编写　/　1828.3.3　法律大模型指令问答评估　/　1868.3.4　微调前后的对话问答对比　/　1898.4　部署验证　/　1918.5　本章小结　/　193第9章　医疗领域应用实践　/　1949.1　应用概述　/　1949.2　医疗数据集构建　/　1959.2.1　增量预训练数据集　/　1959.2.2　有监督微调数据集　/　1959.2.3　直接偏好优化数据集　/　1969.2.4　模