- 中国铁道出版社
- 9787113319748
- 1-1
- 2026-01
- 工学
- 计算机类
- 电子与信息大类
- 计算机类
- 计算机类
- 本科
作者简介
内容简介
本书是关于人工智能中大模型的案例教程,以简洁明快的语言讲解了大模型的相关概念、原理和使用方式。全书共分11章,内容包括大模型概述、大模型产品概述、使用大模型、基于FastGPT平台的知识库微信机器人、基于NeRF模型的三维场景重建、基于OpenCV所实现的CP-VTON虚拟试衣技术、基于Bert-VITS2的语音转换、基于RWKV模型和DeepSeek框架的AI小说写作、基于StableDiffusion大模型的图像构造、AI数字人对话系统和基于PaddleDetection的印制电路板瑕疵检测识别。本书在讲解理论知识的同时,配有大量的实践案例,便于读者掌握和巩固所学内容。 本书适合作为普通高等院校人工智能专业和计算机相关专业人工智能课程的教材,也可作为有一定大模型技术基础的读者的参考书。
目录
第1章大模型概述11.1大模型简介21.1.1大模型的定义21.1.2大模型的基本原理与特点21.1.3大模型的基本架构和形式21.2大模型的含义和特征31.2.1AIGC简介31.2.2大模型的含义41.2.3大语言模型41.2.4大模型的特征41.3训练大模型51.3.1预训练51.3.2指令微调51.3.3对齐微调61.4大模型应用的技术路线71.5大模型应用81.6大模型挑战8小结9习题9第2章大模型产品概述102.1人工智能的重要领域———自然语言处理112.1.1自然语言处理问题的由来112.1.2语言智能的探索历程112.2大模型的特点132.3大模型的优势142.3.1规模大142.3.2思维链/逻辑训练142.3.3价值观对齐142.4大模型的不足152.4.1大模型的核
