快速部署大模型：LLM策略与实践（基于ChatGPT等大语言模型）

本书主要围绕如何充分挖掘、利用大语言模型的潜力,囊括了大语言模型的概念,如何通过
提示词更好地利用大语言模型,大语言模型在信息检索、推荐系统、视觉问答等任务中的应用,
以及大语言模型的微调、多模态训练、模型生产应用等高阶使用技巧。本书在讲解过程中搭配
大量的应用实例以及相关代码,从大语言模型的概念、挖掘大语言模型潜力的方式到大语言模
型的高级使用方式,读者能够将概念学习和实践应用同步进行,是相关领域工程技术人员、学术
人员以及对大语言模型感兴趣的广大读者的不二之选。
本书的内容编排适合以下群体:
(1) 有一定的编程能力,但对大语言模型没有充分的认知,想通过本书迅速掌握大语言模型
的概念,并在相关业务领域(信息检索、对话系统、推荐系统等)实现快速应用。
(2) 大语言模型某个研究领域的资深从业人员,但是想更全面地了解大语言模型在各个领
域的研究应用现状,实现对大语言模型从学术研究到生产应用的全方位系统认知。

斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）    拥有数学硕士学位，是一位成功的人工智能企业家和风险投资顾问。在担任约翰·霍普金斯大学讲师期间，首次涉足数据科学和机器学习，并发明了人工智能领域的多项专利。
后来创立了Kylie.ai——一个融合了对话式人工智能和机器人能力的创新平台。Kylie.ai很快就因其独特的价值主张而受到关注，最终被收购。在此期间， 斯楠·奥兹德米尔开始创作大量关于数据科学、人工智能和机器学习的作品。

关于译者
姚普   中国科学院大学博士，现任京东资深算法工程师，多年从事算法设计与开发、算法框架引擎开发、算法产品化开发，在图算法和大模型领域深耕多年，《图深度学习从理论到实践》作者。