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Smelling the virtual flowers and counting the road-kill on the digital superhighway are just a couple of things that Kroker/Weinstein explains. Others include: the theory of the virtual class; virtual

《多巴胺國度》簡介 美國暢銷20萬本 成功戒癮的經典之作 揭露人們在慾望國度中的瘋狂歷險、 所付出的代價，以及，如何平安歸來。 滑手機、瘋購物、狂自慰， 我們身處誘惑太多的時代，早已成癮卻無法自拔。 這本書要談成癮的爽、戒癮的痛， 以及爽痛之間如何取得平衡。 滑手機、熬夜追劇、大吃大喝、瘋狂消費，成為辛苦一天之後必備的自我慰勞；然而，我們已經網路成癮、購物成癮，或是酒癮、性成癮上身，卻不自知。 這不是我們的錯，而是多巴胺（dopamine）的問題。 多巴胺是一種神經傳導物質，又稱為「腦內啡」，要讓大腦釋放多巴胺很簡單，只要你做一件事情能讓自己開心就行了，像是上網、吃喝玩樂、盡情購物。不過，多巴胺會逐漸減少，需要更多的慾望、更強的刺激才行，也因此讓人愈來愈痛苦。 如果我們發現自己上網時間愈來愈長、暴飲暴食的次數愈來愈多、喝下肚的酒愈來愈烈、購物次數愈來愈頻繁，很有可能已經成癮。 安娜‧蘭布克醫師（Dr. Anna Lembke）是史丹佛大學醫學院精神科暨成癮醫學教授，也是史丹佛戒癮診所的主任，她以協助成癮者戒癮的多年經驗，在徵得病患同意之下，將她協助酒癮者、毒癮者、性成癮者如何戒癮的案例納入本書，詮釋慾望的來源、成癮的問題和戒癮的過程。 蘭布克醫師指出，在我們的腦中，爽快和痛苦如同翹翹板的兩端，當一端受到過度刺激，另一端就會翹起，多巴胺分泌的多寡影響爽與痛的平衡，一旦打亂，就會導致爽痛失衡。 她坦言，自己曾經有一段時間沉迷於閱讀網路言情小說，這個經驗讓她更了解，多巴胺導致我們在成癮的爽快與戒癮的痛苦之間擺盪。她發現，如果「痛」是為了「爽」而必須付出的代價，「爽」就是「痛」過之後兌換到的獎勵。 蘭布克醫師在書中整理出一套方法協助成癮者有效戒癮，這八個步驟的英文首字剛好對應多巴胺 DOPAMINE，包括：資料（Data）、目的（Objectives）、問題（Problems）、禁慾（Abstinence）、正念（Mindfulness）、洞見（Insight）、下一步（Next steps）和實驗（Experiment）。 身處充滿各種刺激的環境之中，究竟我們要如何不受到多巴胺過度控制，在成癮的爽快和戒癮的痛苦之間取得平衡？答案就在這本書。 ◎專文推薦◎ 沈政男｜精神科醫師

大 AI 時代將至，你不可不讀的語言模型獨門祕笈 帶你輕鬆遨遊生成式 AI 的世界 本書內容改編自第15屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組冠軍系列文章《LLM 學習筆記》，這是個生成式 AI 崛起的年代，其中又以 ChatGPT 為首的大型語言模型（Large-Scale Language Model, LLM）們最為令人驚豔，但是每當我們提到 LLM 時，腦中浮現的可能都是一些參數量龐大、架構絢麗又複雜、沒有個幾千幾百張 GPU 跑不動的超複雜數學模型！ 其實掌握語言模型並沒有那麼困難，本書介紹了許多在建立 LLM 相關應用時會使用到的技術：在雲端可以透過簡單的 ChatGPT API 打造有趣的塔羅占卜應用；在地端有 Hugging Face TGI、vLLM、llama.cpp 等推論框架，就算只有單顯卡也能高速部署、輕鬆玩轉各式各樣 Open Source 的 LLM。透過多種量化技術減少記憶體開銷，小顯卡也能推動大模型！還有許多文本檢索的技巧，帶你一步步構築出 RAG 實務應用。最後當然少不了，透過 LoRA 訓練手法輕鬆打造專屬於你的客製化語言模型！ 筆者根據自身的實務經驗，介紹深入但是易懂的理論，使用簡單但是務實的技術，帶領大家瞭解如何在低成本、低資源的環境中打造 LLM 相關應用。無論你是求知若渴的研究員，或是躍躍欲試的工程師，都能從本書中得到滿滿的收穫！ 重點摘要 ✦ 語言模型 雲有 ChatGPT，地有 Llama ✦ 推論部署 不只高速生成，還要低成本量化 ✦ 檢索應用 掌握提示工程，徹底瞭解 RAG ✦ 微調訓練 活用 LoRA 訓練，打造客製化模型 本書可以學到哪些知識 ● 量化：減少模型的顯示卡記憶體使用量。 ● 部署：將模型以後端服務的形式進行部署。 ● 推論：如何達到更快速的文字生成速度。 ● 微調：調整訓練模型的權重以符合應用需求。 ● 檢索：從外部知識庫搜尋相關資料輔助模型生成。 ● 應用：結合以上技術搭建出一個實際的應用。 目標讀者 ．對 LLM 充滿好奇的讀者 ．想要嘗試涉足 AI 領域的初學者 ．想要簡單瞭解 LLM 相關理論的領導者 ．想要深入學習 LLM 相關技術的工程師 ．想要一本 AI 相關的書籍，又不想要內容太深澀難懂的休閒玩家 ．擁有自己的機器，想要實際動手玩轉語言模型的深度玩家 ．大 AI 時代來