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AI 工程

用基础模型构建属于你的应用程序

O’Reilly, 2025

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Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

关键特征

解析性
科学性
实用性

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

导读荐语

如今，市面上出现了各种唾手可得的 AI 基础模型。它们能够应用于千行百业，出现在不计其数的场景之中。借助这些模型，即便是那些技术背景相对薄弱、甚至几乎没有 AI 经验的人，也能够打造属于自己的 AI 产品。《 AI 工程》（AI Engineering）这本书将帮助读者厘清 AI 工程与经典机器学习这两个概念的根本区别，指导大家一步步开发 AI 模型，从容应对开发过程中可能出现的各种挑战。读完本书，你将学到如何根据自身业务的特定需求来定制和改造 AI 模型，最终掌握关键方法，选择最契合的模型。记住，想要实现这一切，数据集至关重要；同样重要的是拥有一套评估方法，清晰了解项目进展情况，对 AI 工程之旅了如指掌。

浓缩书

AI 工程有别于传统的机器学习工程。

现代 AI 与过去 AI 的根本区别在于规模量级完全不同。像 ChatGPT、谷歌的 Gemini 以及 Midjourney 这类应用，消耗着惊人的电力，训练过程依赖海量的学习数据。然而，目前训练这些 AI 依赖的公开数据资源可能濒临耗尽。这些强大的人工智能模型能够驱动无数应用，提升经济价值，最终改善人们的生活。

训练大语言模型需要耗费海量的数据和巨大的算力。只有极少数公司能够承受如此高昂的成本。当今的大语言模型与早期的语言模型之间有着显著区别，它们能自监督学习。老一代语言模型算法学习时，依赖经过专门标记的数据。收集和整理这些标记数据的过程极为耗时耗力。这便是所谓的监督学习，也就是给数据打上标签，包含希望模型学习的行为或其他特征，模型会利用这些标签来指导最终输出。一旦训练完成，模型就能够举一反三，学会泛化，将从带标签的数据集上学到的知识应用到其他数据的处理中。这里横亘着一个巨大的挑战。随着数据复杂性的增加，标记工作的难度急剧上升。例如，标记日常物品的照片几乎人人都能做到；但要判断一张 CT 扫描图里是否有癌症的迹象，并为其打上标签，那就需要精深的专业知识。自监督学习则不同。它大大加速了这一过程，因为它允许模型根据输入的数据内容推断应该打什么标签。大语言模型的自监督学习便是基于训练数据中出现的大量文本序列，预测句子中下一个最可能出现的词是什么。它的训练数据可能来自博客文章、新闻报道和电子书。

关于作者

奇普·玄（Chip Huyen），是一名作家与计算机科学家，深耕于人工智能、数据科学与叙事艺术交汇地带。她曾服务于 Snorkel AI 和英伟达（NVIDIA）。她创办了一家初创公司，专注人工智能基础设施领域。同时，她还执教斯坦福大学，教授机器学习系统设计课程。

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