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题名/责任者:

大语言模型原理、训练及应用:基于GPT/魏新宇, 白雪冰, 周博洋编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-76235-5/CNY99.00

载体形态项:

272页, [4] 页图版:彩图;26cm

丛编项:

AIGC与大模型技术丛书

个人责任者:

魏新宇 编著

个人责任者:

白雪冰 编著

个人责任者:

周博洋 编著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

责任者附注:

魏新宇，现为红帽资深解决方案架构师。在IaaS PaaS方面有丰富的经验，致力于开源解决方案在企业中的推广和应用。

责任者附注:

白雪冰，微软 (中国) 有限公司高级架构师。曾任IBM中国软件开发中心 (CSDL) 架构师。目前主要从事基于语音识别、计算机视觉、自然语言处理、智能搜索以及OpenAI和其他大语言模型等技术，构建企业级解决方案的工作。

责任者附注:

周博洋，微软 (中国) 有限公司高级架构师。曾任Juniper、Cisco系统架构师；主要研究生成式AI算法及训练和推理方法的优化。

提要文摘附注:

本书是一本系统介绍大语言模型原理、训练及应用的书，共7章，主要内容包括：认识大语言模型、大语言模型训练、GPU池化——构建大语言模型算力基础、GPT的优化与编排、GPT的行业应用与开发、Copilot的应用与开发、语言模型小型化及在边缘端的部署。本书详尽阐述了大语言模型的起源、定义及其与传统深度学习方法间的关键差异，深入探讨了主流训练框架如何为大语言模型提供动力，并介绍了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排，再到具体行业应用与开发等多个层面。

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