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ChatGPT原理与架构+ChatGPT辅助软件开发(全2册) 版权信息
- ISBN:2200059000471
- 条形码:2200059000473
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:
ChatGPT原理与架构+ChatGPT辅助软件开发(全2册) 内容简介
《ChatGPT驱动软件开发:AI在软件研发全流程中的革新与实践》是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线,详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web 前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法,让读者深刻地感受到ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时,还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。更为重要的是,本书能帮助架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深入地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用,全面塑造他们在AI时代的核心竞争力,实现价值创新并形成竞争优势,为未来的发展奠定基础。作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母开发模式(顶部大、底部小)。该模式将研发活动分成6个层次,分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多,类似水母的头部;其余4个层次的工作量较少,类似水母的触手。
除此之外,本书还给出了工程师们与ChatGPT互动(Prompt)的步骤和注意事项,整个过程分为6步,只要遵循这6步就能比较容易地获得较为满意的输出结果。
《ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程》是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。
第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识;
第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进;
第6~8章从底层技术实现的角度讲解了大模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现;
第9~10章首先详细讲解了大模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程;
第11章对GPT的未来发展趋势进行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大模型时代具身智能的可行路线。
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