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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
更新时间:2024-04-25 18:20:57 最新章节:封底
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
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- 会员本书共分为9章,内容涵盖三个层次:介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程,并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用,教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题,并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架,让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法,以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字
- 会员本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。计算机10.7万字
- 会员本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及,可以帮助读者更好地理解深度学习知识,并为未来的职业发展打下坚实的基础。计算机23.6万字
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