PREFACE 前言 本书写作背景 科技的发展一浪接一浪，奔腾向前。从互联网、大数据、云计算，到元宇宙、深度学习，再到当前的大模型，新技术、新概念层出不穷，不断挑战人们接受新事物和新知识的能力。 2023年初，ChatGPT从学术圈火到各行各业，成为人们交谈时的时髦话题。无论在学术探讨、技术应用还是商业决策中，凡涉及先进技术，必谈大模型。大模型的时代开始了。 大模型的发展经历了模型训练的“百模大战”以及在各个垂直领域应用的“百花齐放”。然而，“谈山林之乐者，未必真得山林之趣”，在大模型火爆的今天，听说大模型的人多，跟风议论的人也多，真正了解的人却很少。 提到大模型，有些人会觉得它无所不能。在媒体铺天盖地的宣传下，大模型的性能与优势被放大，仿佛成了人们解决问题的灵丹妙药，可谓“遇事不决就找大模型”。其实，这是对大模型技术的盲目崇拜与迷信。 也有一些人选择对大模型冷漠观望。毕竟，当前在一些行业中，大模型的应用范围和效果并未达到良好预期，这不免让人产生怀疑。 还有些人对大模型坚决抗拒和反对。例如，在客服、质检等工作岗位，大模型开始辅助甚至取代人工，这对从业者而言是一场巨大的危机。 事实上，不管人们如何看待，科技进步的脚步都不会停止。只有正确地认识和了解大模型这一具有划时代意义的技术，才能把握它所带来的机遇，并有效应对随之而来的挑战。然而，大模型技术所涉及的理论众多、难度大、专业性强，学术论文等专业材料的阅读门槛高，往往令普通行业的从业者难以理解，只适合具有深厚专业背景的研究者阅读。 在人工智能新时代，我们应将大模型看作一门通识课来掌握。因此，需要通俗易懂且不失专业性的解读性材料，以便读者更清晰、更快速地学习大模型。 本书基于制造业视角，对众多晦涩难懂的大模型概念与原理进行了详细且深入的讲解。本书先从制造业的行业需求出发，介绍大模型的发展历史、基本原理、构建路径和使用方法等，然后…