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大模型基础及应用案例分析

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作者: 吴洁明,唐文洁,李钢,李沄沨,王健,吴潇著
出版社: 九州出版社
ISBN: 9787522543307

出版时间: 2026-01
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 吴洁明,唐文洁,李钢,李沄沨,王健,吴潇著
出版社: 九州出版社

ISBN: 9787522543307
出版时间: 2026-01

装帧: 平装
开本: 16开

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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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JWTX-9787522543307

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作者简介
吴洁明
吴洁明女北方工业大学计算机系教授。主讲《高级软件工程》《现代操作系统》等课程，同时参与了多项国家重点工程项目设计和研发工作，亲历了从信息化、网络化、数字化到智能化的发展过程。自2005年起专注于新闻出版领域的信息化技术应用研究，发表论文四十余篇，出版五部教材和专著。带领团队制订二十余项标准，涵盖国家标准、行业和团体标准，完成各类项目三十余项，包括国家科研项目、行业应用项目和有关部门的信息安全类项目。近年来对人工智能大模型进行了深入研究，带领团队采用Qwen2.0大模型研发了医疗诊断应用平台，利用智普GLM-4研发了国内新能源汽车零部件供应链分析平台。追踪前沿科学和技术、思考创新应用、培养社会发展需要的人才是终生努力的目标。
唐文洁
唐文洁，女，中共党员，现任九州出版社有限公司出版管理系统技术负责人，深耕出版领域信息化建设与数据技术融合创新工作多年。作为起草人参与了《中国出版物在线信息交换图书产品信息确认格式》国家标准编制工作，参与搭建了国内首个"基于CNONIX国家标准新闻出版业选题全生命周期干预数据体系建设工程"，完成了策划到市场反馈的全链路数据化管理。曾发表过《内容资源管理平台在互联网出版领域中的应用探索》、《出版社ERP系统在互联网出版中的应用》、《数字出版技术在出版领域中的应用--"数慧九州"系统在出版社应用中的探索》等多篇论文。
李钢
李钢，男，现任北京中启智源数字信息技术有限责任公司副总经理。在新闻出版和信息技术融合应用方面成绩斐然，深耕图书出版发行行业近30年，深度参与了众多国家重点工程项目。近年来，紧密跟踪国内外主流大模型技术发展趋势，不断探索大模型在行业的落地应用。凭借深厚的专业知识和丰富经验，制定并成功实施了切实可行的行业应用方案，取得了丰硕的研究成果与实践经验。在人工智能大数据应用方面，2023年他在出版、发行与大模型应用高端论坛上发表《人工智能在新闻出版业应用初探》专题发言，2024年1月蝌蚪AI荐书上线应用，同年7月完成AI在图书馆配供业务应用平台建设。自2018年起他组织建设并运维"国家出版发行信息公共服务平台"，且担任中国音像与数字出版协会"元数据注册与应用平台"目负责人，参与多个国家文化产业基金扶植项目。李钢以其卓越的专业能力和不懈的探索精神，成为新闻出版行业数字化转型的重要推动者，持续为行业发展贡献智慧与力量。
李沄沨
李沄沨，男，中图科信数智技术(北京)有限公司副董事长；澳大利亚莫纳什大学全奖博士；北京市青年拔尖个人；北京市石景山区青年联合会第六届委员会委员；中国科学技术情报学会第九届信息技术专业委员会委员。北京印刷学院校外研究生导师；拥有多项软著及发明专利；一项国家标准起草组副组长；多项行业标准和团体标准主要起草人。
王健
王健，男，高级工程师，现任中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）技术研发部技术总监，具有十余年软件质量保障领域从业经验，历任测试工程师、测试部门主任、信息化总监等职，兼具技术管理与研发视野。长期专注于信息系统软件质量保障，在防务电子、工业软件等领域主导实施功能测试、性能测试及信息安全测试项目，曾远赴非洲主持跨境项目实践。主持企业信息化基础设施升级，完成开源大模型框架私有化部署，推动AI技术在测试场景落地应用。主导研发测试用例智能生成等工具，相关成果获多项软件著作权，并形成多篇技术论文发表于行业期刊。
吴潇
吴潇，女，本科主修计算机科学与技术，硕士毕业于英国诺丁汉特伦特大学媒体与全球化专业，拥有跨学科复合背景。从业以来，始终聚焦数字内容生产与传媒技术领域，参与制定AR制作流程行业标准及团体标准，负责数字阅读平台研发管理及出版行业技术需求发掘。软件工程领域，主导了多个政府信息化系统的第三方测试工作，包括中大型C/S、B/S架构系统的测试环境搭建、数据准备及全周期质量评估，完成

目录
第一章　大模型概述

第二章　国内主流的大模型简介

第三章　自然语言处理技术的发展脉络

第四章　大模型核心技术

第五章　大模型的数据集

第六章　通用大模型的评价

第七章　大模型实现

第八章　大模型应用典型案例

第九章　图书出版行业的大模型应用

第十章　大模型技术研究动向

参考文献

内容摘要
本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。开篇回顾了大模型技术的起源和发展历程，详细讲述了大模型理论基础，涵盖神经网络、深度学习优化算法，以及自然语言处理、计算机视觉等多领域理论知识。介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理等技术。本书通过分析具体应用案例和项目实践展示了如何应用大模型技术来处理实际业务。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，推动其在各个领域的应用和发展。
本书脉络清晰、理论翔实、应用案例丰富，为读者构建了完整知识体系，对开展相关研究与实践极具指导价值。

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