深度学习与大模型基础

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  揭秘大模型：从原理到实战

  本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

  文亮 江维计算机12.2万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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  硅基物语·AI写作高手：从零开始用ChatGPT学会写作

  本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者理解写作技巧与变现思路。

  无戒 杜培培 俞庚言计算机14.7万字
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  DeepSeek快速上手

  DeepSeek是一种生成式人工智能（AI）大模型，擅长处理复杂任务，具有训练效率高、成本低、性能强、开源等优势，吸引了全世界的关注。本书是写给DeepSeek初学者的快速上手实践指南。本书通过项目实例进行讲解，手把手地教读者如何使用DeepSeek。本书共6章，首先对DeepSeek进行概述，包括其成长路线、优势、技术原理、应用场景、应用方式等；其次讲解如何为DeepSeek写提示词，包括结构化

  李强编著计算机3.6万字
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  AIGC提示工程师精进之道

  本书是一本关于AIGC提示工程师的实用指南，讲解了成为优秀AIGC提示工程师所需的技术特长和知识、沟通和协作能力、持续学习和自我提升方法等。本书分为3篇，共13章。第1篇为AIGC提示工程师基础，内容包括AI崛起下的新职业──AIGC提示工程师、设计高效提示的基本原则、常用的提示方法以及提示工程实践中的常见问题等；第2篇为提示进阶技巧，内容包括优化提示的除错过程、解决复杂问题的高级提示技巧、提升提

  周喜平 董丽莎编著计算机12万字
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  深度学习与大模型基础

  本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识，到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及，可以帮助读者更好地理解深度学习知识，并为未来的职业发展打下坚实的基础。

  段小手计算机23.6万字
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  Joy RL：强化学习实践教程

  本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy

  江季 王琦 杨毅远计算机7.8万字
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  社交网络信息传播模型、算法及应用

  本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。

  朱建明计算机16万字
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  大模型工程化：AI驱动下的数据体系

  大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、

  腾讯游戏数据团队编著计算机15.6万字