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题名/责任者:

大语言模型:原理、应用与优化/苏之阳 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-76276-8/CNY89.00

载体形态项:

245页:图;24cm

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

苏之阳 著

个人责任者:

王锦鹏 著

个人责任者:

姜迪 著

个人责任者:

宋元峰 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 王锦鹏, 姜迪, 宋元峰

责任者附注:

苏之阳 (博士), 现任微软资深应用科学家, 小冰前研发总监, 专注于搜索排序算法和对话系统研发,曾 主导了小冰智能评论和小冰框架等项目的架构设计和开发, 在大语言模型的研发与应用方面具有丰富的经验。在国际学术会议和期刊上发表多篇高质量论文, 研究方向涵盖自然语言处理、深度学习以及云计算等领域。

书目附注:

有书目 (第231-245页)

提要文摘附注:

本书系统地介绍了大语言模型的理论基础、技术架构、应用实践和发展趋势, 旨在为读者深入了解大语言模型相关知识提供参考。本书共10章, 从逻辑上分为四部分: 第一部分 (第1-4章) 由语言模型的基本概念入手, 介绍了大模型的基础构件、技术发展的脉络及范式, 以及模型对齐的方法 ; 第二部分 (第5和6章) 详细介绍了大模型的评测与分布式训练的基本原理 ; 第三部分 (第7-9章) 着重介绍了大模型在垂直场景的应用、知识融合与工具使用的方法及大模型优化的高级话题 ; 第四部分 (第10章) 展望了大模型未来的发展方向和挑战。

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