MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:4
- 题名/责任者:
- 解构大语言模型:从线性回归到通用人工智能/唐亘著
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-121-47740-9/CNY159.00
- 载体形态项:
- xviii, 414页:彩图;24cm
- 其它题名:
- 从线性回归到通用人工智能
- 个人责任者:
- 唐亘 著
- 学科主题:
- 自然语言处理
- 中图法分类号:
- TP391
- 一般附注:
- 博文视点
- 提要文摘附注:
- 本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型,以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面,大语言模型属于深度神经网络,其设计核心是注意力机制,因此,本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面,本书既涉及模型训练的工程基础,如反向传播,又涉及数据的使用方式,如迁移学习、强化学习,以及传统的监督学习和无监督学习。此外,本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感,以提高模型的稳定性和可解释性。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP391/218 | 2236584 | 自然科学书库-四楼西北 | 可借 | 自然科学书库-四楼西北 |
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