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ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程

程戈
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计算机网络人工智能10.6万字

更新时间:2024-04-25 18:20:57 最新章节:封底

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书籍简介

这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术,以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型,从实践角度更好地应用大模型,是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识;第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理,并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进;6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法,以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现;第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法,并给出了医疗和司法领域的迁移案例,然后讲解了大模型的中间件编程;第11章对GPT的未来发展趋势进行预测,探讨数据资源、自回归模型的局限性,以及大语言模型时代具身智能的可行路线。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2023-12-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

程戈
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  • 本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深入大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你
    程戈人工智能13.7万字

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