随着大模型技术的不断完善和普及，我们将进入一个由数据驱动、智能辅助的全新工作模式和生活模式。个人和企业将能够利用大模型来降本增效，并创造全新的用户体验。
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以GPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。
今天就给大家分享这本《大模型入门 技术原理与实战应用》！
本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。
本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例。无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，我们都希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界，本书共分为两个部分，紧扣大模型的理论与实践。
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本书作者
程絮森
中国人民大学信息学院教授、博士生导师，入选教育部长江学者奖励计划
担任国家高端智库人大国发院研究员、中国信息经济学会常务理事等
主要从事数字经济、元宇宙与人工智能领域研究，主持教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目等国家级与省部级课题10余项
曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖等
杨波
中国人民大学信息学院副教授、硕士生导师、案例研究中心主任
长期从事电子商务创新创业、服务外包、IT治理、CIO等领域的研究
主持和参与了多个国家自然科学基金、国家社科基金、北京科技计划项目课题的研究工作，所撰写的案例曾入选全国百篇优秀管理案例(微案例)
王刊良
中国人民大学商学院教授、博士生导师
教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会委员，中国信息经济学会第六届常务理事
主要研究方向为管理信息系统与电子商务、信息技术与决策行为等，对于企业信息管理与电子商务领域的研究具有丰富的经验
先后主持和参加国家自然科学基金等多项国家级和省部级项目
李浩然
- 蚂蚁金服高级研发工程师，负责蚂蚁金服金融数据中台建设与大模型创新业务
- 主要研究方向涉及服务计算、大模型、区块链等参与多项国家自然科学基金项目与企业横向课题
版权信息
内容提要
序
前言
第一部分 大模型时代的到来
第1章 引爆世界的大模型
- 1.1 大模型：AI的超级大脑 12
- 1.2 大模型的神奇力量：工作原理大揭秘 14
- 1.3 大模型的崛起：从初露头角到AI巅峰 17
- 1.4 大模型：重塑生活和工作 18
第2章 深度剖析大模型背后的故事
- 2.1 大模型技术：深度解析 23
- 2.2 预训练技术：大模型的基石 24
- 2.3 指令微调技术：模范一般的LoRA与P-Tuning 25
- 2.4 基于人类反馈的强化学习：大模型的智慧之旅 27
- 2.5 大模型效果：看得到的改变与影响 29
第3章 与大模型的对话之道
- 3.1 提示工程的奥秘 32
- 3.2 提示工程师的角色 34
- 3.3 对话编写的艺术 36
- 3.4 构建对话的框架 46
- 3.5 提示词的进阶技巧与示例 51
第二部分 提示工程应用与生态赋能
第4章 提示工程与电子商务的融合
- 4.1 提升电商个性化体验 61
- 4.2 广告创意与优化 64
- 4.3 强化客户互动与支持 69
- 4.4 数据分析与市场趋势预测 71
- 4.5 展望未来：持续创新与突破 74
第5章 提示工程在创意营销中的应用
- 5.1 个性化创意营销的新篇章 76
- 5.2 多元化的营销平台与渠道 82
- 5.3 数据驱动的营销效果评估与优化 85
- 5.4 最佳实践分享 88
- 5.5 未来的机遇与挑战：持续创新是关键 94
第6章 提示工程探在索内与容实创践作领域的
- 6.1 社交媒体内容创作的新思路 96
- 6.2 专业新闻写作技巧与实践 100
- 6.3 创意写作的无尽可能 104
- 6.4 最佳实践案例分享 113
第7章 提示工程助力智能办公
- 7.1 文档处理：让AI解读文件的神奇技巧 119
- 7.2 幻灯片创作：制作惊艳全场的演示 124
- 7.3 数据大师：智能数据处理的艺术 133
第8章 提示工程与智能编程的交融
- 8.1 新一代编程工具概览 145
- 8.2 代码生成的神奇时刻 148
- 8.3 编程难题的智慧解答 160
- 8.4 代码的智能优化魅力 164
- 8.5 创新编程环境的探索 167
- 8.6 架构与解决方案的生成艺术 173
- 8.7 智能编程的综合应用案例 177
第9章 提示工程赋能软件生态的发展
- 9.1 提示工程与金融科技的融合发展 187
- 9.2 提示工程与搜索引擎：智能搜索的协同创新 190
- 9.3 提示工程与设计软件：数字创意的魔法之手 197
- 9.4 生态未来：提示工程的无限可能 203
后记 AGI时代的机遇与挑战
参考文献
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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