★OpenAI公司祕辛大公開
☆AI皇冠上明珠 - NLP的發展歷程
★ChatGPT的核心技術，Transformer詳解，GPT1-4是怎麼進化躍進的
☆LLM和多模態如何融合在一起
★多模態大型語言模型的核心技術、GAN、VAE
☆知名多模態大型模型對比，中小企業大型模型的建構
★LoRA、QLoRA、AdaLoRAR、DeepSpeed的ZeRO-3
☆量化技術、剪枝技術、微調實戰、壓縮技術
★大型模型的主要應用場景及佈署
☆多模態大型模型的AI助理實戰實例
★多模態大型模型在情緒、軟體開發領域使用

大型模型研發更像一場遍佈全球的科技「軍備競賽」，模型的效果如果「差之毫釐」，面臨的結局可能就是「失之千里」。從技術發展的角度來看，我們認為，單模態大型模型只是過渡型技術，多模態大型模型將成為通用人工智慧賦能各行各業的重要技術底座。大型模型的核心特徵是「大量資料、大算力和大參數量」，這幾個「大」字無疑極大地提高了人工智慧大型模型的研發、訓練、部署和應用門檻。中小公司有點玩不起人工智慧大型模型了，這是中小公司面臨的難題。

本書不但是詳細介紹多模態大型模型的發展歷史、技術要點和應用方面的書籍，更是詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。本書還詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。