一本书籍的价值
在人工智能领域，大模型技术以其强大的语言理解和生成能力，正在深刻改变着众多行业的应用方式。然而，面对这些复杂且前沿的技术实现与实际落地挑战，许多开发者和从业者往往感到无从下手。为了解答这些疑问，提供系统的技术知识和实战经验，《大模型应用开发：核心技术与领域实践》应运而生。这本书由科大讯飞AI团队与中国科大的资深专家联合撰写，旨在打通大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒，为相关领域的从业者提供一本全面且实用的指南。
《大模型应用开发：核心技术与领域实践》是一本全面且实用的指南，它打通了大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒，为读者提供了系统的技术知识和实战经验。随着人工智能技术的不断发展和普及，大模型技术将在更多领域发挥重要作用。
一、书籍概述
《大模型应用开发：核心技术与领域实践》于2024年12月由机械工业出版社正式出版。该书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。作者团队包括于俊、程礼磊和程明月，他们均在人工智能领域有着深厚的学术背景和丰富的实践经验。
- 基础知识（第1章）：介绍大模型的定义、应用现状、存在的问题以及发展趋势，为读者打下坚实基础。
- 原理与技术（第2章和第3章）：详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型原理，以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术。此外，还介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。
- 应用开发实践（第4～10章）：通过6个典型场景的应用开发实践，详细讲解大模型插件应用开发、RAG（检索增强生成）实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
二、书籍特点
入门友好：本书特别注重基础知识的讲解，避免了深奥难懂的技术细节，使得即使是大模型领域的初学者也能轻松理解核心概念，快速进入实践阶段。这避免了学习初期的迷茫和挫败感，有助于激发读者的学习兴趣和动力。
理论够用：提供了对大模型工作流程、Transformer架构、提示工程技术、模型微调技巧等关键技术的深度剖析。通过详细的案例分析和操作指南，帮助读者深刻理解这些技术背后的原理和应用场景，提高解决问题的能力。这些理论知识不仅为实践提供了坚实的支撑，也为读者后续深入学习打下了基础。
实战导向：强调提示工程的实际应用，介绍了一系列经过验证的提示设计和优化方法。通过实战演练，读者不仅能学到理论知识，更能掌握如何利用这些知识来改善大模型的性能，实现预期的输出结果。这种实战导向的学习方式有助于读者将所学知识快速应用于实际工作中。
案例丰富：涵盖了多个行业的实际应用案例，包括但不限于金融、医疗、教育等领域。这些案例不仅展示了大模型的广泛应用前景，也为读者提供了丰富的参考和借鉴。读者可以在这些案例中找到与自己项目相似的场景，从而快速找到解决方案。
全程指导：每个案例都从需求分析开始，到环境搭建、代码实现，最后到测试和部署，提供了一站式的全流程指导。读者可以在每个环节中获得具体的建议和支持，确保项目的顺利进行，最终达到最佳的应用效果。这种全程指导的方式大大降低了读者在实践过程中的难度和不确定性。
三、作者团队介绍
于俊：科大讯飞高级人工智能工程师、中国科学技术大学工程博士、CCF高级会员。主要研究数据挖掘、知识图谱、认知智能创新探索及应用，拥有超过15年的大数据及人工智能算法工程化经验。参与编写了多部人工智能领域的著作。
程礼磊：科大讯飞实验室产品部算法总监、合肥工业大学概率论与数理统计硕士。在数据分析与挖掘、自然语言处理、教育认知诊断等领域有丰富的研究和开发经验。精通Python、R语言以及人工智能深度学习框架，在人工智能教育、产教融合行业应用有着诸多落地经验。
程明月：中国科学技术大学计算机科学与技术学院特任副研究员、硕士生导师、工学博士。主要研究时序建模、大模型方法及其应用。在相关领域国际学术会议和重要期刊上发表学术论文20余篇，申请发明专利10余项。担任多个国际学术期刊与会议的审稿人以及程序委员会委员。曾荣获多项算法竞赛与双创赛事竞赛奖励。
四、书籍能够带来什么？
技术价值：本书系统讲解了大模型的构建流程、核心技术及应用开发实践，为读者提供了全面的技术指南。这不仅有助于读者深入理解大模型的工作原理和技术细节，也为他们在实际应用中提供了有力的支持。
实践价值：通过丰富的案例和实战演练，本书帮助读者快速掌握大模型技术的精髓，并将所学知识应用于实际工作中。这有助于提升读者的实践能力和解决问题的能力，为他们在人工智能领域的发展打下坚实基础。
应用前景：随着大模型技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用前景越来越广阔。本书不仅展示了大模型在智能客服、学科知识问答、法律领域、医疗领域等方面的应用实践，还为读者提供了将大模型技术应用于其他领域的思路和方法。这有助于推动大模型技术在更多领域的应用和创新。
行业影响：本书的出版将对人工智能领域产生积极的影响。它不仅为从业者提供了系统的技术知识和实战经验，也为行业内的交流和合作提供了平台。这将有助于促进人工智能技术的快速发展和普及，推动相关行业的创新和升级。