PREFACE
前言

本書寫作背景

科技的發(fā)展一浪接一浪，奔騰向前。從互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，到元宇宙、深度學(xué)習(xí)，再到當(dāng)前的大模型，新技術(shù)、新概念層出不窮，不斷挑戰(zhàn)人們接受新事物和新知識(shí)的能力。

2023年初，ChatGPT從學(xué)術(shù)圈火到各行各業(yè)，成為人們交談時(shí)的時(shí)髦話題。無(wú)論在學(xué)術(shù)探討、技術(shù)應(yīng)用還是商業(yè)決策中，凡涉及先進(jìn)技術(shù)，必談大模型。大模型的時(shí)代開始了。

大模型的發(fā)展經(jīng)歷了模型訓(xùn)練的“百模大戰(zhàn)”以及在各個(gè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用的“百花齊放”。然而，“談山林之樂(lè)者，未必真得山林之趣”，在大模型火爆的今天，聽說(shuō)大模型的人多，跟風(fēng)議論的人也多，真正了解的人卻很少。

提到大模型，有些人會(huì)覺得它無(wú)所不能。在媒體鋪天蓋地的宣傳下，大模型的性能與優(yōu)勢(shì)被放大，仿佛成了人們解決問(wèn)題的靈丹妙藥，可謂“遇事不決就找大模型”。其實(shí)，這是對(duì)大模型技術(shù)的盲目崇拜與迷信。

也有一些人選擇對(duì)大模型冷漠觀望。畢竟，當(dāng)前在一些行業(yè)中，大模型的應(yīng)用范圍和效果并未達(dá)到良好預(yù)期，這不免讓人產(chǎn)生懷疑。

還有些人對(duì)大模型堅(jiān)決抗拒和反對(duì)。例如，在客服、質(zhì)檢等工作崗位，大模型開始輔助甚至取代人工，這對(duì)從業(yè)者而言是一場(chǎng)巨大的危機(jī)。

事實(shí)上，不管人們?nèi)绾慰创萍歼M(jìn)步的腳步都不會(huì)停止。只有正確地認(rèn)識(shí)和了解大模型這一具有劃時(shí)代意義的技術(shù)，才能把握它所帶來(lái)的機(jī)遇，并有效應(yīng)對(duì)隨之而來(lái)的挑戰(zhàn)。然而，大模型技術(shù)所涉及的理論眾多、難度大、專業(yè)性強(qiáng)，學(xué)術(shù)論文等專業(yè)材料的閱讀門檻高，往往令普通行業(yè)的從業(yè)者難以理解，只適合具有深厚專業(yè)背景的研究者閱讀。

在人工智能新時(shí)代，我們應(yīng)將大模型看作一門通識(shí)課來(lái)掌握。因此，需要通俗易懂且不失專業(yè)性的解讀性材料，以便讀者更清晰、更快速地學(xué)習(xí)大模型。

本書基于制造業(yè)視角，對(duì)眾多晦澀難懂的大模型概念與原理進(jìn)行了詳細(xì)且深入的講解。本書先從制造業(yè)的行業(yè)需求出發(fā)，介紹大模型的發(fā)展歷史、基本原理、構(gòu)建路徑和使用方法等，然后回到制造業(yè)場(chǎng)景，探討如何用大模型解決具體的行業(yè)問(wèn)題。

本書適合制造行業(yè)中各技術(shù)層次的讀者閱讀。閱讀本書后，讀者能對(duì)大模型從整體到細(xì)節(jié)都有較為深入的認(rèn)識(shí)。

本書特色

? 平衡專業(yè)性與趣味性：本書以生動(dòng)、平實(shí)的語(yǔ)言講解專業(yè)知識(shí)，沒有晦澀難懂的公式，適合零基礎(chǔ)的讀者。并且，每章末尾會(huì)通過(guò)小故事講述大模型的知識(shí)點(diǎn)，以幫助讀者更好地理解抽象的理論。

? 知識(shí)全面：本書基于制造業(yè)的視角介紹大模型發(fā)展的來(lái)龍去脈，對(duì)大模型知識(shí)體系進(jìn)行細(xì)致入微的“解剖”，全面涵蓋當(dāng)前大模型的知識(shí)要點(diǎn)和研究熱點(diǎn)。

? 實(shí)用性強(qiáng)：從大模型在制造業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用需求出發(fā)，以工業(yè)制造和設(shè)備運(yùn)維的大模型實(shí)踐為例，介紹基于大模型的行業(yè)解決方案，切合實(shí)際。

本書內(nèi)容

本書分為以下兩篇。

基礎(chǔ)篇：在智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下講解大模型的重要理論，使讀者建立起制造業(yè)視角下的大模型知識(shí)體系，做到胸中有丘壑。

首先，探討大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用與價(jià)值，使讀者對(duì)二者的關(guān)聯(lián)建立基本認(rèn)知。然后，介紹大模型的發(fā)展歷程、核心概念和Transformer架構(gòu)原理。之后，深入討論大模型構(gòu)建路徑，包括數(shù)據(jù)處理、分詞、詞嵌入和模型訓(xùn)練等關(guān)鍵步驟。同時(shí)，指出預(yù)訓(xùn)練模型的局限性，并提出相應(yīng)的優(yōu)化策略，如指令微調(diào)和混合專家模型。此外，本篇還涉及多模態(tài)大模型與AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)，以及提升大模型性能和安全性的提示詞工程。

應(yīng)用篇：在理論的基礎(chǔ)上，深入探討大模型在制造業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，讓制造業(yè)領(lǐng)域的讀者能夠?qū)崿F(xiàn)理論與實(shí)踐的結(jié)合。

首先，介紹大模型技術(shù)在制造業(yè)企業(yè)中的應(yīng)用方法，包括8種適用情形、垂直領(lǐng)域微調(diào)技術(shù)和RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)。然后，圍繞AI Agent，介紹其內(nèi)部原理、應(yīng)用案例、與RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）的關(guān)系以及實(shí)戰(zhàn)工具LangChain的使用方法。接著，詳細(xì)介紹大模型的云端和邊緣部署方案、大模型壓縮的常用技術(shù)（如蒸餾、量化、剪枝等）以及軟硬件適配策略。并且，通過(guò)兩個(gè)實(shí)踐案例，展示了大模型在工業(yè)制造、設(shè)備運(yùn)維領(lǐng)域的具體應(yīng)用，涉及智能排產(chǎn)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)等關(guān)鍵知識(shí)。最后，綜合全書內(nèi)容，對(duì)大模型的技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)行梳理和總結(jié)，并且對(duì)其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入思考和展望。

讀者如果在閱讀本書過(guò)程中遇到問(wèn)題，可以通過(guò)電子郵箱guo.bingyi@foxmail.com與我聯(lián)系。

本書讀者對(duì)象

? 大模型技術(shù)領(lǐng)域的工程師。幫助他們提升技術(shù)廣度與深度。

? 企業(yè)管理者。幫助他們提升科技應(yīng)用洞察力與判斷力，從而促進(jìn)大模型賦能行業(yè)發(fā)展。

? 對(duì)大模型感興趣的在校學(xué)生及其他領(lǐng)域的工程師。幫助他們解碼大模型的奧秘，提升自身的專業(yè)能力。

? 科技愛好者。幫助他們探究科技發(fā)展本質(zhì)，跟上科技發(fā)展潮流。

致謝

感謝合作的羅雨露老師，是羅老師持續(xù)給予的信任與鼓勵(lì)，使本書最終能夠完成。

感謝家人的支持與鼓勵(lì)。寫作花費(fèi)了我大量的休息時(shí)間和精力，難免影響對(duì)家人的陪伴，是他們的加油打氣，使我在孤獨(dú)難熬的寫作過(guò)程中堅(jiān)持下來(lái)。

郭秉義