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深入大模型系统—提示工程、符号推理与智能体实践

📝 内容简介

本书共9章。第1章首先对大模型技术进行概述，梳理其概念、发展里程碑及未来趋势。第2章转入产业视角，深入剖析竞争格局、商业策略与产业落地面临的挑战。第35章介绍大模型系统的核心技术原理，从监督学习、深度学习等方法入手，逐步深入标记化、编码器解码器架构与从RNN到Transformer的革新等内容，再介绍预训练阶段和后训练阶段涉及的LLM基础。第69章从产业实践的角度解析应用层技术，包括上下文学习、检索增强生成等提示工程方法，剖析以思维链为代表的符号推理方法，以及从工作记忆、长期记忆到认知架构的语言智能体的构建。