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本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力, 然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期, 包括用例定义、模型选择、微调、增强生成技术和模型部署等关键步骤。其次本书探讨了多种模型类型, 如大模型和多模态模型, 并介绍了如何通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外, 本书还讨论了如何使用低秩适应 (LoRA) 技术对模型进行微调, 以及如何通过人类反馈的强化学习 (RLHF) 来使模型与人类价值观保持一致。之后书中还介绍了检索增强生成 (RAG) 技术, 以及如何利用LangChain和ReAct等来开发Agent。
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