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生成式AI实战手册.pdf

生成式AI实战手册.pdf
这份《生成式AI实战手册》由 DataFun 推出，内容涵盖了生成式AI的多个关键领域，旨在帮助读者全面了解并实践大模型技术。 首先，手册介绍了大语言模型（LLM）Agent 的整体架构，包括画像、记忆、规划和动作四大模块，并探讨了 Agent 角色扮演能力、记忆机制、推理/规划能力以及多 Agent 协同机制的提升策略。 接着，手册深入探讨了LLM-based Agent 的重点与难点问题，包括如何提升 Agent 角色扮演能力（定义、评估、提升）、记忆机制设计与评估、以及如何设计多 Agent 高效协同机制。 手册还详细介绍了基于大语言模型的用户行为模拟智能体，以及基于大语言模型的多智能体软件开发。这些内容展示了生成式 AI 在不同领域的应用，为实践提供了丰富的案例。 在技术层面，手册着重强调了大模型微调方案设计和能力整合的重要性，包括总述、核心要素和应用案例。其中，核心要素部分详细阐述了提示词工程（编写指令、调优与编排、评估提示词）和模型微调（全参数微调、参数高效微调、迭代要素）等关键技术。 手册还探讨了面向 2026 年的推荐算法前瞻，重点关注了留存提升、用户增长、内容生态、多目标帕累托最优、时间-长期价值预估、空间-全站优化和交互式推荐系统（IRS）等关键领域。 此外，手册还介绍了NVIDIA 在大语言模型落地的全流程解析，包括 NeMo Framework（概述、关键组件、部署实践）、TensorRT-LLM（优化推理、 Inflight Batching, Optimized Attention, Quantization, Multi-GPU & Multi-Node）以及 RAG（检索增强生成）技术。 最后，手册分享了小布助手闲聊生成式算法的实践经验，并讨论了生成式聊天评估方案。此外，还介绍了大模型的优势、挑战和未来发展，并重点介绍了 Colossal-AI，一个高效的大模型训练和部署工具。Colossal-AI 提供了高效内存管理系统、N维分布式系统和低延迟推理系统，旨在提高大模型的训练、微调和部署效率。
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