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【电子书】LLM大型語言模型的絕世祕笈:27路獨步劍法,帶你闖蕩生成式AI的五湖四海(iThome鐵人賽系列書)

       
 
ISBN E9786263339927
定价 NT650
售价 RM100.75
作者 陳威廷(Penut Chen)
出版社 博碩文化
出版日期 2024-08-09
库存量 有库存
此商品为电子书,订单确认收到后将发送兑换码至电子信箱。
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本书为固定版面格式,建议您使用平板或电脑阅读。


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大AI時代將至,你不可不讀的語言模型獨門祕笈
帶你輕鬆遨遊生成式AI的世界!

 

大AI時代將至,你不可不讀的語言模型獨門祕笈
帶你輕鬆遨遊生成式AI的世界!


本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽AI & Data組冠軍系列文章《LLM學習筆記》,這是個生成式AI崛起的年代,其中又以ChatGPT為首的大型語言模型(Large-Scale Language Model, LLM)們最為令人驚豔,但是每當我們提到LLM時,腦中浮現的可能都是一些參數量龐大、架構絢麗又複雜、沒有個幾千幾百張GPU跑不動的超複雜數學模型!

其實掌握語言模型並沒有那麼困難,本書介紹了許多在建立LLM相關應用時會使用到的技術:在雲端可以透過簡單的ChatGPT API打造有趣的塔羅占卜應用;在地端有 Hugging Face TGI、vLLM、llama.cpp等推論框架,就算只有單顯卡也能高速部署、輕鬆玩轉各式各樣Open Source的LLM。透過多種量化技術減少記憶體開銷,小顯卡也能推動大模型!還有許多文本檢索的技巧,帶你一步步構築出RAG實務應用。最後當然少不了,透過LoRA訓練手法輕鬆打造專屬於你的客製化語言模型!

筆者根據自身的實務經驗,介紹深入但是易懂的理論,使用簡單但是務實的技術,帶領大家瞭解如何在低成本、低資源的環境中打造LLM相關應用。無論你是求知若渴的研究員,或是躍躍欲試的工程師,都能從本書中得到滿滿的收穫!


重點摘要:
✦ 語言模型
雲有ChatGPT,地有Llama
✦ 推論部署
不只高速生成,還要低成本量化
✦ 檢索應用
掌握提示工程,徹底瞭解RAG
✦ 微調訓練
活用LoRA訓練,打造客製化模型


本書可以學到哪些知識:
● 量化:減少模型的顯示卡記憶體使用量。
● 部署:將模型以後端服務的形式進行部署。
● 推論:如何達到更快速的文字生成速度。
● 微調:調整訓練模型的權重以符合應用需求。
● 檢索:從外部知識庫搜尋相關資料輔助模型生成。
● 應用:結合以上技術搭建出一個實際的應用。


目標讀者:
.對LLM充滿好奇的讀者
.想要嘗試涉足AI領域的初學者
.想要簡單瞭解LLM相關理論的領導者
.想要深入學習LLM相關技術的工程師
.想要一本AI相關的書籍,又不想要內容太深澀難懂的休閒玩家
.擁有自己的機器,想要實際動手玩轉語言模型的深度玩家
.大AI時代來臨,手邊卻還沒有一本AI相關書籍的朋友



【專業推薦】

本書在鐵人賽文章的基礎上增加了更多內容。除了介紹各種常見的語言模型及其使用方式外,還補充了許多細節和實作部分,書中的程式碼附有連結至GitHub供參考。本書內容涵蓋了ChatGPT的各項使用、延伸應用及工具,還有各種神經網路語言模型的說明,例如Transformer、LLaMa,並且介紹了台灣常見的大型語言模型,如Breeze、Taiwan LLM、TAIDE等。當然,書中也詳細指導如何透過開放源碼的語言模型來建立並訓練自己的AI應用。感謝作者花費大量時間編寫此書,清楚地整理及介紹了大型語言模型。對於想學習大型語言模型並打造屬於自己AI的讀者,相信本書可以讓你事半功倍。

──── 徐千洋|台灣駭客年會創辦人、CYBAVO共同創辦人


威廷在求學時期就是個興趣廣泛的人,一聽到新觀念,會馬上深入研究。頗有心得時,還會將筆記分享給大家,是那種資工系最歡迎的自動自發的學生。長期在網路世界打滾的他也深諳網路語彙,由他來寫這本書真是再適合不過了。這本書有理論、有程式,有實作運用演練,也有趨勢新知的分享。內容論述深入淺出,範例鮮明。整本書居然涵蓋了二十多種主題,簡直物超所值,收穫滿滿!期待這本書能點燃許多人心中對LLM的好奇心,並成為踏入AI世界的最大支援火力!

──── 林川傑|國立臺灣海洋大學資訊工程學系 助理教授


不管你是什麼原因想要認識AI:是正要開始認識AI的新手小白,或是突然接到一個AI專案導入並且要馬上有一番通盤概念的苦命工程師,都非常適合閱讀這本書。本書中前半的篇章淺顯易懂,讓完全的新手也能夠輕易讀懂難啃的專業術語,後面的篇章有很多實作的專案練習;而我作為一名本科仔,依然可以透過這些實作加深印象,也補足了離校至今的新知。書中同時也穿插了許多情境式的帶入及豐富的額外小知識補充,再搭配詳細的文獻資料可供延伸學習以及深入解析。相信這本書一定可以讓大家更容易進入AI的世界,成為LLM大師指日可待!

──── 林俊廷 JT Lin|iThome鐵人賽戰友、NZXT軟體工程師、花生大師追隨者

 

目錄列表:

Contents

      書封
      推薦序
      序言
      閱讀方式
      致謝
      目錄
      Ch01 語言模型能吃嗎?
      Ch02 神經網路語言模型
      Ch03 ChatGPT
      Ch04 OpenAI API
      Ch05 AI 實戰應用:貓貓塔羅
      Ch06 ChatGPT的挑戰者們
      Ch07 ChatGPT相關應用
      Ch08 檢索與生成
      Ch09 走訪LLM訓練流程
      Ch10 建立開發環境
      Ch11 擁抱開源的微笑Hugging Face Transformers
      Ch12 數若繁星的語言模型們
      Ch13 語言模型也懂寫程式!
      Ch14 貧民英雄,量化超人
      Ch15 ggml & llama.cpp
      Ch16 Text Generation Inference
      Ch17 vLLM & Paged Attention
      Ch18 情境學習In-Context Learning
      Ch19 再訪檢索模型
      Ch20 任務導向聊天機器人
      Ch21 LangChain
      Ch22 微調語言模型DIY!
      Ch23 PEFT & LoRA
      Ch24 永遠不夠長!
      Ch25 資料何其多,硬碟何其小
      Ch26 授權條款與社會責任
      Ch27 學海無涯,學無止境
 
     
     
     
 
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