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请以上几位大佬联系工作人员（微信：elecfans123）领取书籍进行评测，如在5个工作日内未联系，视为放弃本次试用评测资格！ 2018 年，OpenAI 发布了首个大语言模型——GPT，这标志着大语言模型革命的开始。这场革命在 2022 年 11 月迎来了一个重要的时刻——OpenAI 发布了备受瞩目的ChatGPT。在接下来的不到一年的时间里，大语言模型的生态系统迅速壮大并蓬勃发展。 大语言模型的生态系统可以分为 模型层、框架层和应用层 ，如图所示。
模型层提供了基础的大语言模型能力，包括开源和闭源两类。闭源模型的代表有OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 系列。毫无疑问，目前 OpenAI 的 GPT 系列模型在整个行业中处于领先地位，其性能远超其他大语言模型。开源模型的代表是 Meta推出的 Llama2。闭源模型就像移动互联网时代的 iOS 操作系统，更易于上手、技术门槛较低。而开源模型类似移动互联网时代的 Android 系统，对使用者的技术要求更高，但具备更强的可定制性。不管是开源模型还是闭源模型，都提供了模型微调的能力。OpenAI 甚至提供了神经网络的文本向量化功能。 框架层提供了基于大语言模型的开发框架，帮助开发者更快地构建与大语言模型相关的应用。目前市场上涌现出许多出色的开发框架，它们提供了各领域针对大语言模型二次开发的抽象。除了开发框架，还有向量数据库、知识图谱等重要的周边模块。 应用层是基于大语言模型开发的最终应用，ChatGPT 可以说是其中最知名和热门的。这些应用大致可以分为两类：一类是自动化应用，代表产品是 ChatGPT，这类应用需要人类的参与和反馈；另一类是自主 Agent 系统，代表产品是 AutoGPT，这类应用不需要人类主动参与，自主 Agent 系统可以在得到初始命令后进行自主迭代。应用层仍在不断发展，特别是自主 Agent 系统，这是一个充满前景和想象的领域。 在介绍完大语言模型的生态之后，让我们来 展望一下大语言模型的未来 。在这里，我们将进行简单的预测。 在应用层面，我们可以预见应用将沿着无状态、有状态，以及具备自主决策能力的趋势不断演化。自主 Agent 系统将成为重要的应用方向。当前的自主 Agent 系统模块之间主要使用自然语言进行信息传递和状态的存储，然而在未来，这种传递信息和存储状态的方式可能演变为神经网络编码的向量。 在框架层，不同框架对于基于大语言模型应用的基础模块抽象正在逐渐达成共识，例如对长期记忆和 RAG 框架的抽象和对提示模板的抽象。这一趋势将有助于不同框架更好地协同发展，实现互相兼容，从而推动更广泛的应用和创新。 在模型层，大语言模型未来的发展主要包括以下 5 个方向。
2023年11月，OpenAI的创始成员Andrej Karpathy提出了一个引人入胜的观点：未来，大语言模型极有可能发展到与当前计算机操作系统的地位相当。 他形象地比喻说，我们可以将大语言模型及其周边生态系统看作一种崭新的操作系统。
大语言模型就像计算机中的中央处理器，它的批处理大小相当于CPU的核心数，而每秒处理的 token数量则相当于 CPU的主频 ，以Hz为单位。这些参数决定了模型的计算能力和处理速度。而语言模型的上下文窗口大小则相当于计算机的内存大小，它决定了模型能够同时考虑的信息量和短期记忆的大小。 外部数据在语言模型中扮演着长期记忆的角色，类似于计算机的磁盘。这些外部数据的组织方式就像计算机磁盘中的文件系统一样，它们存储和管理着模型需要的信息，供其随时调取。此外，语言模型接收和输出的文本、音频、视频相当于计算机的输入输出设备，它们是模型与外界交互的媒介。 最后，大语言模型不仅可以与其他模型进行网络通信，还能够通过浏览器访问互联网上的信息，以及利用外部工具执行传统的计算机操作。这种广泛的联接和应用使得语言模型在信息处理和应用方面具有了前所未有的能力和灵活性。 LLM as OS, Agents as Apps: Envisioning AIOS, Agents and the AIOS-Agent Ecosystem论文的作者也持有与Andrej Karpathy 相似的观点。 在这篇论文中，作者提出了 AIOS-Agent 生态系统的概念，并将其与现今的操作系统(OS) -应用程序(App)生态系统进行了比较。下面展示了它们之间的类比关系。
未来，大语言模型很有可能以这种全新形态融入人类的日常生活和工作中。人类将从移动互联网时代迈入智能时代，应用的载体也将由应用程序逐渐转变为基于大语言模型的智能体。
未来，大语言模型极有可能发展到与当前计算机操作系统的地位相当，因此，应用大语言模型可以说是每个人不可或缺的技能。 《大语言模型应用指南：以ChatGPT为起点，从入门到精通的AI实践教程（全彩）》 一书将帮助大家更好地理解和使用大语言模型，即使你对人工智能技术或编程技术一窍不通，也不用担心。本书将用通俗易懂的语言和例子，讲述大语言模型的基本原理、基础使用方法和进阶开发技巧。 本书特色
无论是学术研究者、工程师，还是对大语言模型感兴趣的普通读者，都可以通过本书获得大语言模型的前沿研究成果、技术进展和应用案例，从而更好地应用大语言模型解决实际问题。 本书主要内容本书的读者对象是大语言模型的使用者和应用开发者，全书共分为4篇。
申请时间2024年6月3日——2024年7月3日 活动参与方式
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11 个讨论
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像ChatGPT、Sora近来这么火爆，正想学习研究一下大模型相关的知识，感觉以后更多的AI应用都要在端侧实现，作为应用研发工程师必须学习，感觉这本书正适合初学大模型的同学，可以对大模型架构及其应用有进一步的认识和理解。
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CHATGPT+大模型是在AI的基础上叠加，效果应该很不错，希望有机会可以试读这本书，不仅学习一下大模型，还能加深CHATGPT的应用。
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学习ChatGPT 有一段时间了，学习过程中，我首先被大语言模型的强大能力所震撼。它能够理解自然语言，处理海量信息，并生成人类难以区分的文本。这种能力不仅让我感到惊奇，也激发了我深入研究的热情。我开始尝试用各种方式与其互动，从简单的问答到复杂的文本生成，每一次尝试都让我对它有了更深的了解。
在学习过程中，我也遇到了一些挑战。大语言模型的复杂性和对数据的高度依赖让我意识到，要真正掌握它并不是一件容易的事。我需要不断学习新的技术，理解模型的运作原理，并不断地进行实践和调整。这个过程虽然辛苦，但每一次的进步都让我感到无比的满足和自豪。 随着学习的深入，我逐渐发现大语言模型在各个领域都有着广泛的应用。从智能客服到自动写作，从机器翻译到情感分析，大语言模型正在改变我们的生活和工作方式。我意识到，学习大语言模型不仅是为了掌握一项技术，更是为了跟上时代的步伐，拥抱未来的智能世界。 希望能有机会阅读这本书，从不同的角度不同的维度深入了解大语言模型的应用。 |
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作为一个刚步入社会的24届人工智能方向自动化毕业生，在我学习的过程中，使用ai给了我许多的帮助，无论是代码解释还是给出需要的命令，他都像一个百科全书，虽然偶尔在代码里撒点小谎，但我十分认同讲其作为一个处理器的想法，在我学习单片机过程中，基本流程就是使用外设获取外界信息，单片机处理并输出相印控制，我认为这与将大语言模型比做一个处理器是有依据的。在未来的工作和学习中我肯定接触到并且这需要些语言模型，这不仅让我学习速度和效率大大提高，而且工作方便与许多工作，我希望这一本书能给我更多的理论和技巧应对工作和生活。
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在这个快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，其中，GPT模型作为AI领域的杰出代表，为我们展示了AI技术的无限潜力和广阔前景。
在ALL in AI 的时代，不了解不接触人工智能就会被时代抛弃。 GPT，即Generative Pre-trained Transformer，是一种基于深度学习的自然语言处理模型。GPT模型能够处理自然语言，并理解人类的语言习惯。这使得它成为智能助手和虚拟客服的理想选择。无论是在家庭场景中提供日常提醒、购物建议，还是在企业服务中提供客户咨询、售后服务，GPT模型都能够提供高效、准确的服务，极大地提升了用户体验和工作效率。 作为主要用途之一，GPT模型在文本生成方面的能力非常强大，它可以被应用于各种写作和创作场景。比如，在新闻写作中，GPT模型可以自动生成新闻报道的初稿，减轻记者的工作压力；在文学创作中，GPT模型可以辅助作家进行创作，提供灵感和构思；在广告营销中，GPT模型可以生成吸引人的广告语和宣传文案，提高广告效果。 而在教育领域，GPT模型也有着广泛的应用。它可以作为学习助手，帮助学生解答问题、制定学习计划；作为教师助手，为教师提供备课资料和教学资源；作为语言学习工具，辅助学生提高语言能力。GPT模型的应用不仅可以提高教育效率，还能够使学习过程更加个性化和有趣。 作为泛化的技术，GPT模型在理解文本内容和语义方面有着出色的表现，这使得它成为个性化推荐和智能推荐系统的关键技术。通过分析用户的兴趣和行为数据，GPT模型可以为用户推荐符合其喜好的内容、商品和服务，提高用户满意度和转化率。 AI正在改变我们的生活，让我们的生活更加便捷、高效和有趣。希望能有机会能阅读这本书，跟随作者的角度去探索AI为我们的生活带来更多可能性和惊喜。 |
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