快速部署大模型：ChatGPT、嵌入式、微調和多模態AI的策略與最佳實踐(第2版)（簡體書）

本書是大語言模型(LLM)領域的系統性實戰指南，由兼具理論數學背景與 AI 創業經驗的 Sinan Ozdemir 撰寫，旨在幫助讀者既理解 LLM 的底層原理，又能快速將其應用於實際項目。
全書分為四大部分共12章。第一部分(第1～4章)從 LLM 基本概念出發，系統介紹 Transformer 架構、語義搜索、提示工程等基礎知識，並通過檢索增強生成(RAG)和AI智能體案例展示實際應用。第二部分(第5～8章)深入探討模型微調、高級提示工程、自定義嵌入與模型架構以及AI對齊原則，幫助讀者從“能用”邁向“用好”。第三部分(第9～12章)聚焦前沿實踐，涵蓋多模態模型、基於人類反饋的強化學習(RLHF)、開源模型高級微調、生產部署優化及 LLM 評估方法論。第四部分(附錄A～附錄D)提供常見問題解答、術語表和應用架構參考。
本書最大的特色在於理論與實踐的深度結合：每個核心概念都配有直觀的類比解釋和可運行的 Python 代碼示例，讀者可跟隨實戰項目逐步掌握從原型到生產的完整技能鏈。適合有一定編程基礎的開發者、數據科學家及希望系統掌握 LLM 技術的 AI 從業者閱讀。