เกี่ยวกับหนังสือ

จะเป็นอย่างไรถ้าคุณสามารถเห็นวิธีคิดของ AI ได้จริงๆ?

ไม่ใช่เชิงอุปมาอุปไมย ไม่ใช่เชิงทฤษฎี แต่ผ่านการสาธิตที่ใช้งานได้จริงซึ่งคุณสามารถสร้างขึ้นเองได้โดยใช้วัตถุจริง—เช่นเดียวกับวิธีที่ Donald Michie ใช้ในปี 1961 เพื่อพิสูจน์ว่าเครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้ ด้วยการสอนให้กล่องไม้ขีดชนะในเกมโอเอ็กซ์

The Wizard's Lens เผยให้เห็นสิ่งที่ไม่มีที่ไหนในวรรณกรรม AI: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สมบูรณ์ซึ่งคุณสามารถสร้างและใช้งานได้ด้วยแผนที่ภูมิประเทศ โทเค็น และกลไกการให้ความสนใจที่จับต้องได้ นี่ไม่ใช่อุปมาสำหรับการทำความเข้าใจ AI นี่คือ AI ที่แสดงให้เห็นผ่านการนำไปปฏิบัติจริง

ในขณะที่คนอื่นๆ พยายามดิ้นรนที่จะใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ หนังสือเล่มนี้สอนให้คุณคิดเหมือน AI—เห็นรูปแบบ เข้าใจกลไก และประยุกต์ใช้ความเข้าใจที่ช่วยให้คุณทำสิ่งที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน

ความรู้ที่ซ่อนอยู่

สิ่งที่ Cray Research ทำสำเร็จนั้นมีการบันทึกไว้อย่างดี: เราสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในโลกและเปลี่ยนแปลงสิ่งที่เป็นไปได้ในการคำนวณ วิธีการที่เราทำนั้นไม่เคยถูกเขียนไว้—จนกระทั่งตอนนี้

หนังสือเล่มนี้แบ่งปันแนวทางการคิดเชิงระบบและแนวคิดปฏิวัติจากยุคนั้น ที่นำมาประยุกต์ใช้กับ AI สมัยใหม่ ไม่ใช่ในฐานะประวัติศาสตร์ แต่เป็นวิธีการปฏิบัติที่คุณสามารถใช้ได้ในวันนี้ แนวทางเดียวกันที่สร้างการค้นพบทางการคำนวณในสภาพแวดล้อมที่อันดับสองไม่สามารถอยู่รอดได้ ตอนนี้เผยให้เห็นวิธีการทำงานกับ AI ในแบบที่คนอื่นไม่สามารถทำตามได้

สำหรับผู้ที่ตระหนักถึงความสำคัญของ Cray Research: ใช่แล้ว นี่คือความรู้นั้น สำหรับทุกคน: คุณกำลังเรียนรู้แนวทางที่พิสูจน์แล้วว่าทำให้สิ่งที่เป็นไปไม่ได้เป็นไปได้

สิ่งที่คุณจะค้นพบ

ผ่านการสาธิตแบบลงมือปฏิบัติและคำอธิบายที่ชัดเจน คุณจะได้เรียนรู้:

บริบทโทเค็นและการฝังตัวแทน - สร้างโมเดลที่ใช้งานได้จริงที่แสดงให้เห็นว่า AI แทนและประมวลผลข้อมูลอย่างไร โดยใช้โทเค็นจริงและแผนที่ภูมิประเทศที่ทำให้แนวคิดที่เป็นนามธรรมกลายเป็นรูปธรรม

กลไกการให้ความสนใจ - เข้าใจวิธีที่ AI มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องผ่านการสาธิตที่คุณสามารถจัดการได้ด้วยตัวเอง เผยให้เห็นว่าทำไมบางวิธีจึงได้ผลและบางวิธีล้มเหลว

ผลกระทบปิงปอง - ก้าวข้ามการป้อนคำสั่งครั้งเดียวไปสู่การพัฒนาความสัมพันธ์แบบร่วมมือกับ AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในแต่ละการโต้ตอบ

การจดจำรูปแบบในระดับใหญ่ - เรียนรู้ที่จะเห็นว่า AI เชื่อมโยงข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างไร และวิธีจัดโครงสร้างงานของคุณเพื่อใช้ประโยชน์จากการเชื่อมโยงเหล่านี้

การคิดแบบปฏิวัติ - พัฒนาแนวคิดที่ช่วยให้คุณรับมือกับความท้าทายที่คนอื่นคิดว่าเป็นไปไม่ได้ โดยมองว่า "มันทำไม่ได้" เป็นคำเชิญชวนมากกว่าขีดจำกัด

ทำไมหนังสือเล่มนี้จึงแตกต่าง

หนังสือ AI ส่วนใหญ่สอนให้คุณเขียนคำสั่งที่ดีขึ้นหรืออธิบายสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ด้วยสมการ หนังสือเล่มนี้แสดงให้คุณเห็นว่ากลไกทำงานจริงๆ อย่างไรผ่านการสาธิตด้วยวัตถุจริง จากนั้นสอนให้คุณประยุกต์ใช้ความเข้าใจนั้นในแบบที่ไม่มีใครอื่นทำได้

คุณจะเรียนรู้ที่จะใช้ AI แบบที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน—ไม่ใช่ผ่านเทคนิคหรือกลเม็ด แต่ผ่านความเข้าใจที่แท้จริงว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ประมวลผลข้อมูล รักษาบริบท และสร้างการตอบสนองอย่างไร ความเข้าใจนี้เปลี่ยนแปลงวิธีที่คุณทำงานร่วมกับ AI เปิดโอกาสที่คนอื่นเชื่อว่าต้องใช้เทคโนโลยีที่ยังไม่มีอยู่

หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับใคร

หนังสือเล่มนี้รองรับผู้อ่านหลายกลุ่ม:

มืออาชีพและผู้ทำงานด้านความรู้ ที่ต้องทำงานซับซ้อนกับ AI และตระหนักว่าการป้อนคำสั่งพื้นฐานมีข้อจำกัดที่สำคัญ

นักพัฒนาและผู้ปฏิบัติงานด้านเทคนิค ที่ต้องการเข้าใจการทำงานภายในของ LLM โดยไม่ต้องจมอยู่กับคณิตศาสตร์ ได้รับความเข้าใจในทางปฏิบัติที่นำไปสู่การตัดสินใจในการนำไปใช้ที่ดีขึ้น

นักคิดเชิงกลยุทธ์และนวัตกร ที่ต้องแก้ปัญหาที่ไม่เคยมีใครแก้มาก่อน และตระหนักว่าผลลัพธ์ที่ปฏิวัติวงการต้องใช้แนวทางที่ปฏิวัติวงการ

ทุกคนที่สงสัยว่า AI มีอะไรมากกว่าที่บทช่วยสอนและคู่มือปัจจุบันเปิดเผย และต้องการพัฒนาความสามารถที่สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริง

ประวัติผู้เขียน

Edward W. Barnard ใช้เวลาหลายปีที่ Cray Research ในยุคที่เรากำลังทำสิ่งที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อนในวงการคอมพิวเตอร์ หนังสือเล่มนี้แบ่งปันแนวทางการคิดเชิงระบบและแนวคิดปฏิวัติจากช่วงเวลานั้น ที่นำมาประยุกต์ใช้กับการทำงานร่วมกับ AI

เหล่านี้ไม่ใช่กรอบแนวคิดทางทฤษฎี แต่เป็นวิธีการที่ผ่านการทดสอบจากสภาพแวดล้อมที่ผลลัพธ์สำคัญกว่าวุฒิการศึกษา ที่ความท้าทายที่เป็นไปไม่ได้ถูกแก้ไขด้วยการคิดอย่างชัดเจนและแนวทางปฏิวัติต่อระบบที่ซับซ้อน

ต้นกำเนิดด้านการเข้ารหัสของการคำนวณสมัยใหม่—จาก Alan Turing ถึง Seymour Cray—สร้างวิธีคิดเฉพาะเกี่ยวกับข้อมูล บริบท และความเป็นไปได้ในการคำนวณ หนังสือเล่มนี้สอนแนวทางเหล่านั้นในรูปแบบที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที

คุณจะได้อะไร

ความสามารถที่ใช้ได้ทันที - เรียนรู้ที่จะทำงานกับ AI ที่คนอื่นคิดว่าเกินขีดจำกัดของเทคโนโลยีปัจจุบัน ผ่านความเข้าใจว่า LLM ประมวลผลและสร้างข้อมูลจริงๆ อย่างไร

ความเข้าใจเชิงลึก - สร้าง LLM ด้วยตัวคุณเอง ทำให้แนวคิดที่เป็นนามธรรมกลายเป็นรูปธรรม และเผยให้เห็นว่าทำไมบางแนวทางจึงประสบความสำเร็จในขณะที่บางแนวทางล้มเหลว

ทักษะที่ถ่ายโอนได้ - พัฒนาแนวทางการคิดเชิงระบบที่ใช้ได้กับแพลตฟอร์ม AI ทั้งหมดและยังคงมีคุณค่าไม่ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไปอย่างไร

แนวคิดแบบปฏิวัติ - เรียนรู้ที่จะเผชิญกับความท้าทายที่เป็นไปไม่ได้เหมือนที่เคยทำที่ Cray Research: มองเป็นปัญหาที่น่าสนใจที่ต้องแก้ไขมากกว่าขีดจำกัดที่ต้องยอมรับ

ความเชี่ยวชาญในระยะยาว - สร้างพื้นฐานสำหรับการพัฒนาทักษะการทำงานร่วมกับ AI อย่างต่อเนื่อง บนพื้นฐานของความเข้าใจมากกว่าเทคนิคที่ท่องจำ

ไม่ว่าคุณจะกำลังจมอยู่กับความซับซ้อนในการดำเนินงาน กำลังดิ้นรนกับโครงการที่ดูเหมือนเกินความสามารถปัจจุบันของ AI หรือเพียงแค่รู้ว่ามีวิธีที่ดีกว่าในการทำงานกับเครื่องมือเหล่านี้ หนังสือเล่มนี้จะเปลี่ยนแปลงไม่เพียงแค่สิ่งที่คุณสามารถทำได้กับ AI แต่รวมถึงวิธีที่คุณคิดเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นไปได้

การปฏิวัติไม่ได้กำลังจะมา มันมาถึงแล้ว คำถามคือคุณจะเป็นหนึ่งในผู้ที่สามารถมองเห็นมันหรือไม่

เกี่ยวกับผู้เขียน

Edward W. Barnard

Edward W. Barnard brings unique implementation expertise from programming Cray supercomputers at the hardware level, debugging systems at classified facilities, and solving critical Y2K infrastructure problems. His 20+ years at Cray Research included hands-on work with assembly language, operating systems, and I/O subsystems. He has published over 100 technical articles, helping developers implement solutions to complex problems. His cross-domain experience, from NSA troubleshooting to Saudi Aramco installations, provides practical insights into applying advanced problem-solving techniques across diverse technical environments. 

Edward has transferred his skill of bare-metal programming the Cray I/O Subsystem (with only 131,072 bytes of local memory) to novel ways of managing Large Language Model token context windows, unlocking capabilities not yet taught in AI literature. When a skill dormant for 35 years becomes suddenly relevant again, he calls this The Time Travel Pattern.

TranslateAI

Leanpub now has a TranslateAI service which uses AI to translate their book from English into up to 31 languages, or from one of those 31 languages into English. We also have a GlobalAuthor bundle which uses TranslateAI to translate English-language books into either 8 or 31 languages.

Leanpub exists to serve our authors. We want to help you reach as many readers as possible, in their preferred language. So, just as Leanpub automates the process of publishing a PDF and EPUB ebook, we've now automated the process of translating those books!