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Developing LLM-Powered Applications-2024.5.pdf

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简介:
这份PDF文档探讨了如何利用大型语言模型(LLM)开发应用程序的技术和方法,涵盖了2024年最新的进展与实践案例。 本书是Packt官方于2024年5月发布的一本关于大语言模型(LLM)的AI实战技术资料。书中深入探讨了LLM的基本概念、最新技术和实际应用,为扩展人工智能边界的大规模基础模型(LFM)的发展铺平道路。 首先,书详细介绍了大型语言模型的核心概念及其理论背景。接着讨论了当前主流架构与框架,包括专有和开源模型,并分析它们的独特优势及差异性。书中还特别关注Python轻量级框架LangChain的介绍,指导读者如何利用LLM从非结构化数据中检索信息并高效处理结构化数据。 此外,《构建基于大型语言模型的应用程序》一书深入探讨了LFM领域的发展趋势和技术细节。该部分不仅覆盖了语言建模,还扩展到了视觉和音频等多模态任务,展示了人工智能技术在更广泛领域的应用潜力。 本书通过理论讲解与实际案例相结合的方式,为读者提供了全面的指导和支持,无论你是AI专家还是新手都能从中受益匪浅。面对全球范围内日益激烈的AI技术竞争,《构建基于大型语言模型的应用程序》一书不仅总结了当前LLM的技术进展,还展望了未来的发展方向。 总之,《构建基于大型语言模型的应用程序:2024年技术概览》,是一本帮助读者深入了解和应用大语言模型的宝贵参考书籍。随着人工智能领域的不断进步,LLM和LFM将成为推动各行各业数字化转型的关键力量。

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  • Developing LLM-Powered Applications-2024.5.pdf
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    这份PDF文档探讨了如何利用大型语言模型(LLM)开发应用程序的技术和方法,涵盖了2024年最新的进展与实践案例。 本书是Packt官方于2024年5月发布的一本关于大语言模型(LLM)的AI实战技术资料。书中深入探讨了LLM的基本概念、最新技术和实际应用,为扩展人工智能边界的大规模基础模型(LFM)的发展铺平道路。 首先,书详细介绍了大型语言模型的核心概念及其理论背景。接着讨论了当前主流架构与框架,包括专有和开源模型,并分析它们的独特优势及差异性。书中还特别关注Python轻量级框架LangChain的介绍,指导读者如何利用LLM从非结构化数据中检索信息并高效处理结构化数据。 此外,《构建基于大型语言模型的应用程序》一书深入探讨了LFM领域的发展趋势和技术细节。该部分不仅覆盖了语言建模,还扩展到了视觉和音频等多模态任务,展示了人工智能技术在更广泛领域的应用潜力。 本书通过理论讲解与实际案例相结合的方式,为读者提供了全面的指导和支持,无论你是AI专家还是新手都能从中受益匪浅。面对全球范围内日益激烈的AI技术竞争,《构建基于大型语言模型的应用程序》一书不仅总结了当前LLM的技术进展,还展望了未来的发展方向。 总之,《构建基于大型语言模型的应用程序:2024年技术概览》,是一本帮助读者深入了解和应用大语言模型的宝贵参考书籍。随着人工智能领域的不断进步,LLM和LFM将成为推动各行各业数字化转型的关键力量。
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