雅书

一部能把大模型用一个相对全面的架构用深入浅出的语言解读出来。所以为什么一定投入基模型，仍想不通。

中间采用的幼儿漫画对话形式不好

技术的进化从来都会超越人们想象，就在人们还沉浸在基于规则的人工智能幻象中，人工智能已经叩开了大模型时代的大门，人工智能还是没有走通那条以规则遍历为逻辑的构建之路，而是出人意料地走上了凯文凯利神谕式的从“不可控、不可知、不可测”中涌现智慧、集愚成智的涌现之路。 越是不可思议的事件发生，给人们带来的冲击往往会越为深重，越值得人们去关注、理解并适应。那么什么是大模型，什么是大模型的生成逻辑，大模型到底有什么价值和意义？ 本书以上述问题为主题，逐级为读者勾画了一个大模型时代的知识概览，具体看点有三，内容如下： 第一、善于比喻，化抽象为具体 在智能科技的浩瀚星海中，大模型就像一颗璀璨夺目的新星，它的光芒虽然耀眼，却让许多人感到烧脑。（后文见书评正文）

今年读到过的关于大模型最好的书

还不错，倒不是技术，而是变革篇给我很多启发

这个时代，或者说sora出世以后的时代的一本入门书。第一，对不懂算法，人工智能的一般读者非常的友好，通俗易懂的把握来龙去脉，这本书甚至让我想起了大学时，老师桌上那本神经网络……。第二，算是一本有些预言观点和判断的书，里面有些预言，也在应验，也可能是我自己感觉的预言——毕竟最近给自己用抖音搭了个信息茧房，推送的很多内容都似乎在告诉我——人工智能可以开始用自己的器官认识世界，仿佛睁开了眼睛。第三，对行业的深刻变革，尤其是教育，现在孩子最应该掌握什么，肯定要认真思考重新考虑，更深层的说，可能人工智能的发展已经过了中间的那个点，已经向前不可逆的发展了。第四，后面的一些篇幅说起来也蛮逗的。最后的最后，再次感谢Z老师赠送这么好的一本书。

各行各业都进入大模型时代，把握大模型，把握未来

AI浪潮下，关于ChatGpt的一次通用科普，详尽介绍了ChatGpt的来龙去脉，以及Gpt如何在AI时代下，大放异彩（赋能各行各业），但是就ChatGpt的技术实现细节，并未做过多的介绍，如果想更深入了解ChatGpt实现细节的童鞋，可能需要另寻它山了。

前面還有點幹貨，後面變成像是在湊數的了～

分成技术、变革、应用、产业四个维度，立意很棒！！技术讲的很通俗易懂，其它维度都带着相应的思考，作为科普性的读物很不错了，很合我胃口

小白科普 太适合了

前半部分4星，后半部分3星，整体3星吧。 前半部分很深入浅出的介绍了ChatGPT相关的原理，令人耳目一新，确实学到了新知识，给作者点赞🤙，不过后半部分就变成了大模型再abcdefg。。。等场景的应用了，相关场景的从业人员可以参考这些案例，不过全书大部分介绍这些内容，普通读者没这个耐心一页页看过去😅

很好的大模型科普书籍，互联网行业的应该都可以读懂。附全书笔记地址： https://note.youdao.com/s/VME4fchh

第一部分玩梗式的讲述了大模型的技术发展，有趣。第四部分的对话也很妙

技术篇最有价值

还行，挺好读，写的蛮清晰的。看到大家刚开始都更捧bert的双向而不是gpt的单向，理解了《为什么伟大不能被计划》一书，因为双向的完型填空就是固定的，只有单向才会有更多想象力。 这书结构蛮好的，表述方式也好，编辑可能起到一定作用，后面还介绍了国内厂商状况和商业化讨论，很实际。

GPT的科普介绍，但可能比较多专业名词比较多，到后面举例什么的看的很粗略了

第一部分还不错 把普通人难以理解的向量化 gpt ……解释的浅显易懂 后面就是水了

总体值得一读，3.5星。技术篇、变革篇、产业篇较好，应用篇略水。 技术篇对一些GPT技术关键概念（Transformer、BERT、word embedding、SFT、RLHF）做了简洁易懂的说明，没有太深入技术细节，对小白比较友好，可以较好的理解GPT技术全景和发展脉络。 变革篇通过回顾英国历史上的工业革命发展历程，探讨了技术变革对工作岗位的短期影响和长期影响，比较有启发。针对人机协同场景，如何提升大模型的输出质量，提出了3R方法（Role - Result - Recipe），可以作为撰写提示词的一个基本框架。 产业篇讨论了大模型原生应用，剖析了iPhone游戏“愤怒的小鸟”相比传统应用，以及抖音相比快手产品设计的差异和优势，比较有说服力。期待大模型时代的杀手级原生应用早日爆发。

技术部分写的真是好，自监督预训练——监督微调训练——人类反馈强化学习——上下文学习造就了大模型“三不可（不可预测、不可知、不可控）的问题以及可适应、可进化、无限性和新颖性的优势”。应用方面分为垂直领域和企业内部前中后台横向的应用场景，之前基于检索式BERT的各类智能客服机器人会重新洗牌。产业层面，重点讲了大厂可能提供的各类MaaS服务，比较靠谱，但也可能会遇到数字隐私保护、数据质量和数量不够、监管合规等风险，还需要通过一段时间的尝试观望，风险部分几乎没有提及。我比较急切期待在医疗和金融领域能有让人眼前一亮的应用尽快落地。