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大模型启示录 版权信息
- ISBN：9787121486012
- 条形码：9787121486012 ; 978-7-121-48601-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大模型启示录 内容简介
本书旨在成为大模型在各行各业落地应用的“百科全书”，专为对大模型感兴趣的从业者和企业管理者量身打造。本书结合了实地调研和多元视角，不仅对大模型进行了技术分析，还从商业、产品、行业等多个角度进行了应用探讨。全书共5章：第1章介绍了大模型的训练过程和核心技术，第2章分析了大模型对软件行业的影响，通过具体案例展示了软件公司如何适应大模型需求；第3、4章分别从产品和行业角度出发，讨论了大模型如何改变产品升级流程和工作流程，以及它对各行各业的具体影响；第5章展望了大模型的未来，预测了它将如何改变我们的世界。
本书由互联网企业的大模型产品经理、公有云服务的战略规划专家、活跃于产业一线的大模型投资者和从业者，以及专注于行业应用的大模型创业公司共同参与创作。本书将帮助从业者和企业管理者更快地接受大模型技术，并提前规划AI转型策略。
大模型启示录 目录
第 1 章 什么是大模型 / 1
1.1 从单节点模型开始 / 2
1.2 大模型的养成 / 4
1.3 大模型的核心能力 / 5
1.4 大模型的构建 / 6
1.5 大模型需要的基础设施 / 7
1.6 大模型的“不可能三角” / 10
番外篇 OpenAI 为何成功 / 14
番外篇 CUDA 壁垒是怎样形成的 / 23
第 2 章 软件在大模型时代还有没有价值 / 31
2.1 历次科技变革，改变了谁 / 32
2.2 大模型变革下的四类 SaaS 企业 / 35
2.2.1 人调用软件 / 35
2.2.2 软件梳理流程 / 41
2.2.3 翻译工具 / 44
2.2.4 大模型调用软件 / 45
番外篇 GPU IaaS 业务拉开云加速序幕 / 46
2.3 大模型与 DevOps（可观测性） / 48
2.3.1 可观测性的实现原理及关键环节 / 49
2.3.2 大模型如何与可观测性结合 / 50
2.3.3 针对大模型搭建可观测性平台 / 52
2.4 大模型改变数据库 / 53
2.4.1 大模型如何改变数据库交互 / 53
2.4.2 大模型是否能改变数据库底层 / 54
2.4.3 数据仓库与数据湖如何支持大模型训练 / 56
2.4.4 大模型的应用取决于成本 / 57
2.4.5 向量数据库 / 57
2.4.6 大模型可被用于 ETL 工作 / 61
2.5 大模型改变网络安全 / 62
2.5.1 大模型在不同网络安全场景中的应用 / 62
2.5.2 现有网络安全企业的大模型应用情况 / 64
2.5.3 微软 Security Copilot 的优点和缺点 / 65
2.5.4 大模型数据交互安全 / 65
2.5.5 AI Native 网络安全公司出现了吗 / 66
2.6 大模型与 RAG / 66
2.6.1 RAG 的技术难点 / 67
2.6.2 RAG 是个系统，单点突破难做差异化 / 69
2.6.3 RAG 需求爆发得非常快 / 70
2.6.4 相对微调，RAG 技术更具优势 / 72
2.6.5 RAG 的评测 / 73
2.6.6 混合搜索与技术栈选择 / 74
2.6.7 RAG 的商业化与进入市场策略 / 76
2.6
展开全部
大模型启示录 作者简介
周默，长期专注于中美科技公司分析与投资，与其他几位作者一起创立了“共识粉碎机”公众号与社群。他曾在微软和腾讯担任产品与战略投资相关职务，随后在对冲基金Prime Capital负责全球科技股的投资工作。 丁宇，某互联网公司前战略总监，负责云服务和AI业务的战略规划。他不仅具备深厚的软件行业和AI技术理论基础，还亲身参与了多个产品从创立到成熟的完整发展过程。加入互联网公司之前，丁宇在麦肯锡咨询公司工作，参与了许多国内外传统企业的信息化转型项目。 赵毓佳，人工智能产品和落地领域的专家，目前担任微软MSAI的产品经理。她拥有国际化的视野和丰富的客户对接经验，对AI产品规划中的技术细节和挑战有深入的理解，曾参与多个海内外大模型项目的落地实施，并积极协助国内大模型公司解决技术和产品相关问题。 Andy Liu，具有丰富的一线大型模型实战经验，以及多年的数字化转型、战略咨询和投资研究背景。他对大模型相关的算法、硬件、通信互联等领域均有深入的认识。
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