ISBN: 9786264250061
出版日期: 2025-03-24
作者: Sinan Ozdemir
譯者: 賴屹民
裝訂: 平裝.單色印刷.432頁.23.
Amazone 讀者5星好評
微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦!
想深入掌握LLM核心技術
想成為生成式AI應用的開發者
想在真實場景運用LLM解決問題
那你絕對不能錯過本書!
大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖,還是對AI有興趣的學習者,本書將引領你踏入這個革命性的領域。
完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調,帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。
實例操作直擊應用— 透過真實案例場景,運用最新工具和技術,快速上手專案開發。
開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源,選擇最適切的解決方案。
這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。
Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型(LLM)已展示驚人的實力,但它們的規模和複雜度,卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙,教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。
Ozdemir把入門所需的知識整合起來,即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手,本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中,他也會分享關於LLM內部動作的見解,以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源,包括範例資料集,以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼,那些LLM來自OpenAI(GPT-4與GPT-3.5)、Google(BERT、T5與Gemini)、X(Grok)、Anthropic(Claude家族)、Cohere(Command 家族),以及Meta(BART與LLaMA家族)。
SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO,同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學,並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。
此外,他也創辦了最近被收購的Kylie.ai,這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位,現居於加州舊金山。
•學習關鍵的概念:預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。
•使用API和Python來微調及打造LLM,以滿足需求。
•建構完整的神經/語義資訊檢索系統,並附加至對話型LLM,以進行檢索增強生成(retrieval-augmented generation,RAG)機器人及AI Agents。
•掌握進階的提示工程技術,例如輸出結構化、思維鏈提示,及少量語義範例提示。
•使用自訂的LLM embedding,從零開始建立完整的推薦引擎,並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。
•使用開源的LLM和大型視覺資料集,從零開始建構並微調多模態Transformer架構。
•使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback(RLHF/RLAIF)來調校LLM,並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。
•將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端,同時預先考慮擴展和演進流水線。
•透過量化、探測、效能評測與評估框架,來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。
好評推薦
「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力,鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM,縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ,Hugging Face 首席倫理長
「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧,說明LLM 革命的起源,以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明,和容易理解的範例程式。」 --Shelia Gulati, 微軟前總經理,Tola Capital現任常務董事
「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源,充滿了實用的指導和清楚的講解,幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」 —PETE HUANG, author of The Neuron
作者簡介
Sinan Ozdemir
作者簡介
Sinan Ozdemir
SINAN OZDEMIR是LoopGenius的創始人兼CTO,在該公司,他利用先進的AI來協助人們開創和經營公司。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學,也曾經撰寫多本關於資料科學和機器學習的教科書。他也創辦了最近被收購的Kylie.ai,那是一個具有RPA能力的企業級對話AI平台。Ozdemir擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位。

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West Malaysia | Flat Rate | 6.00 |
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Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | First 1.00 kg | 157.78 |
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Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | First 1.00 kg | 175.10 |
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Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | First 1.00 kg | 150.94 |
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China | First 1.00 kg | 96.44 |
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Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
South Africa | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
Philippines | First 1.00 kg | 91.42 |
Extra 0.50 kg | 15.29 | |
Canada, United States, Mexico | First 1.00 kg | 162.58 |
Extra 0.50 kg | 35.90 | |
Hong Kong | First 1.00 kg | 80.63 |
Extra 0.50 kg | 29.06 | |
India | First 1.00 kg | 113.30 |
Extra 0.50 kg | 22.28 | |
Indonesia | First 1.00 kg | 107.35 |
Extra 0.50 kg | 24.87 | |
Japan | First 1.00 kg | 112.97 |
Extra 0.50 kg | 35.03 | |
Macau | First 1.00 kg | 92.93 |
Extra 0.50 kg | 13.82 | |
Singapore | First 1.00 kg | 74.75 |
Extra 0.50 kg | 21.49 | |
Taiwan | First 1.00 kg | 94.42 |
Extra 0.50 kg | 34.76 | |
Thailand | First 1.00 kg | 94.10 |
Extra 0.50 kg | 28.25 | |
Vietnam | First 1.00 kg | 98.94 |
Extra 0.50 kg | 14.34 |