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题名/责任者:

大规模语言模型:开发基础与实践/王振丽编著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-301-35259-5/CNY89.00

载体形态项:

358页:图;26cm

并列正题名:

Foundations and practice of large scale language model development

个人责任者:

王振丽 编著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

责任者附注:

王振丽, 华中科技大学计算机硕士, 资深Python开发工程师, 热衷于移动开底层系统架构、驱动开发、AI开发的研究和具体工作, 对Python人工智能的架构设计和实现原理有非常深刻的认识和理解, 应用开发经验也十分丰富。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识, 并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。全书分别讲解了大模型基础, 数据集的加载、基本处理和制作, 数据集的预处理, 卷积神经网络模型, 循环神经网络模型, 特征提取, 注意力机制, 模型训练与调优, 模型推理和评估, 大模型优化算法和技术, AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度, 内容丰富全面。

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