Ebook LLM in Enterprise - Các Chiến Lược Design, Pattern & Best Practice Cho Large Language Model Development [Ấn Bản Lần 1, Tháng 9/2025] [PDF, EPUB] [9246E]
Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models) vào các ứng dụng doanh nghiệp của bạn với các chiến lược nâng cao để thúc đẩy chuyển đổi.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Khám phá các design pattern để áp dụng các LLM nhằm giải quyết các vấn đề thực tế của doanh nghiệp.
- ✓ Tìm hiểu các chiến lược để mở rộng và triển khai các LLM trong các môi trường phức tạp.
- ✓ Nhận được kết quả phù hợp hơn và cải thiện hiệu suất bằng cách fine-tuning và tối ưu hóa các LLM.
2. Mô tả sách:
Việc tích hợp các large language model (LLM) vào các ứng dụng doanh nghiệp đang chuyển đổi cách các doanh nghiệp sử dụng AI để đưa ra quyết định thông minh và vận hành hiệu quả hơn. "LLM in Enterprise" là hướng dẫn thực tế giúp bạn áp dụng những khả năng này vào bối cảnh kinh doanh thực tế. Khóa học này giúp bạn hiểu rõ sự phức tạp của việc triển khai LLM và cung cấp một phương pháp tiếp cận có cấu trúc để nâng cao hiệu quả về ra quyết định và vận hành với AI.
Bắt đầu bằng phần giới thiệu về các khái niệm nền tảng, cuốn sách nhanh chóng chuyển sang các ứng dụng thực hành, tập trung vào các thách thức và giải pháp thực tế. Bạn sẽ nắm vững các chiến lược dữ liệu và khám phá các design pattern giúp tối ưu hóa và triển khai các LLM trong môi trường doanh nghiệp. Từ các kỹ thuật fine-tuning đến các inferencing pattern nâng cao, cuốn sách trang bị cho bạn một bộ công cụ để giải quyết các thách thức phức tạp và thúc đẩy đổi mới do AI dẫn dắt trong các quy trình kinh doanh.
Khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ nắm vững các LLM design pattern chính và cách áp dụng chúng để nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng của các giải pháp generative AI của mình.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Áp dụng các design pattern để tích hợp các LLM vào các ứng dụng doanh nghiệp nhằm mang lại hiệu quả và khả năng mở rộng.
- ✓ Vượt qua những thách thức phổ biến trong việc mở rộng và triển khai các LLM.
- ✓ Sử dụng các kỹ thuật fine-tuning và phương pháp RAG để nâng cao hiệu quả LLM.
- ✓ Luôn đi đầu với những hiểu biết sâu sắc về các xu hướng và tiến bộ mới nổi, bao gồm multimodality.
- ✓ Tối ưu hóa hiệu suất LLM thông qua các contextual model tùy chỉnh, các inferencing engine nâng cao và các evaluation pattern.
- ✓ Đảm bảo tính công bằng, minh bạch và trách nhiệm trong các ứng dụng AI.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này được thiết kế cho một nhóm chuyên gia đa dạng muốn hiểu và triển khai các design pattern nâng cao cho các LLM trong các ứng dụng doanh nghiệp của họ, bao gồm các AI & ML researcher đang khám phá các ứng dụng thực tế của LLM, các data scientist & ML engineer đang thiết kế và triển khai các giải pháp GenAI quy mô lớn, các enterprise architect & technical leader đang giám sát việc tích hợp các công nghệ AI vào các quy trình kinh doanh và các software developer đang tạo ra các ứng dụng hỗ trợ GenAI có khả năng mở rộng.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1: Background & Foundational Concept:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Large Language Models.
- ✓ Chương 02. LLM in Enterprise: Application, Challenge & Design Pattern.
- ✓ Chương 03. Các kỹ thuật và chiến lược Fine-Tuning nâng cao cho các Large Language Model.
- ✓ Chương 04. Retrieval-Augmented Generation Pattern.
- ✓ Chương 05. Tùy chỉnh Contextual LLM.
- ✓ Phần 2: Các Design Pattern & Kỹ thuật nâng cao:
- ✓ Chương 06. Nghệ thuật Prompt Engineering dành cho các Enterprise LLM.
- ✓ Chương 07. Những thách thức của doanh nghiệp trong việc đánh giá các ứng dụng LLM.
- ✓ Chương 08. Data Blueprint: Xây dựng các chiến lược hiệu quả cho LLM Development.
- ✓ Chương 09. Quản lý các Model Deployment trong Production.
- ✓ Chương 10. Các Inferencing Pattern được tăng tốc và tối ưu hóa.
- ✓ Phần 3: GenAI trong Enterprise:
- ✓ Chương 11. Các LLM Pattern được kết nối.
- ✓ Chương 12. Monitoring LLM trong Production.
- ✓ Chương 13. Responsible AI trong LLM.
- ✓ Chương 14. Các xu hướng mới nổi và Multimodality.