大模型书籍推荐:《大规模语言模型:从理论到实践》

news2024/12/29 11:37:39

书籍简介
在当前的人工智能领域,大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)无疑是最重要的研究方向之一。它们不仅在自然语言处理方面取得了显著成果,还为其他领域带来了革命性的变化。《大规模语言模型:从理论到实践》是一本专为那些想要深入了解这一前沿技术的读者所编写的书籍。
在这里插入图片描述

为什么阅读这本书
《大规模语言模型:从理论到实践》之所以值得阅读,是因为它提供了全面而深入的内容,帮助读者从零开始学习大规模语言模型的相关知识,并能够快速上手实践。以下是几个关键原因:

全面覆盖:这本书覆盖了从基础知识到高级实践的所有内容,无论您是新手还是有一定经验的研究者,都能从中受益。
实践性强:书中不仅包含了理论讲解,还提供了大量实践案例和代码示例,让您能够在实践中学习。
紧跟前沿:书中讨论的是最新的研究成果和技术进展,确保您能够获得最前沿的知识。
易于理解:作者采用了清晰的语言和直观的例子,即使是非专业人士也能轻松理解复杂概念。
书籍内容概述
《大规模语言模型:从理论到实践》分为以下几个主要章节:

基础理论:介绍了语言模型的基本概念,包括统计语言模型、神经网络语言模型等,并解释了这些模型是如何工作的。
模型架构:详细讲解了目前主流的大规模语言模型架构,比如Transformer架构,以及如何通过不同的技术来优化模型性能。
训练技巧:讨论了训练大规模语言模型时面临的挑战,如过拟合、计算资源限制等问题,并提供了相应的解决方案。
模型微调:探讨了如何根据特定任务需求对预训练模型进行微调,以达到最佳效果。
应用案例:提供了多个实际应用案例,包括但不限于文本生成、机器翻译、对话系统等,展示了大规模语言模型的实际用途。
未来展望:对未来大规模语言模型的发展趋势进行了预测,并讨论了可能存在的挑战和机遇。
适合人群
初学者:对于那些想要入门大规模语言模型领域的读者来说,这本书提供了从零开始的学习路径。
研究人员:对于正在进行大规模语言模型相关研究的学者,本书提供了最新的理论进展和实验技巧。
开发者:对于那些希望将大规模语言模型应用于实际产品的开发者,本书提供了丰富的实践指导和代码示例。
教师和学生:对于教授或学习自然语言处理课程的人来说,本书可以作为教材或参考书使用。

结论
《大规模语言模型:从理论到实践》是一本非常有价值的书籍,它不仅覆盖了大规模语言模型的基础知识,还深入探讨了实践中的具体问题和解决方案。无论您是刚刚接触这个领域的新人,还是已经有一定的经验,这本书都能够为您提供有用的信息和启发。随着大规模语言模型在各个领域的广泛应用,了解这些模型背后的原理和实践方法变得尤为重要。因此,《大规模语言模型:从理论到实践》不仅是一本学习工具书,也是通往未来技术创新的重要桥梁。

在这里插入图片描述
如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

在这里插入图片描述

👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1984425.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

维语驾考这款软件有人用过吗?靠谱吗?

维语驾考是专门为维吾尔语学车考驾照的学员而准备的驾考刷题软件。书写延续维语用法自右向左书写,可调节字号大小,支持维汉双语切换。2024驾考新规题库,内含科目一、科目四全真题库,每道题配备详细解析,帮助学员理解透…

Openwrt配置ZeroTier,实现公网访问内网中服务器

ZeroTier注册&Openwrt初始配置 首先来到Openwrt的VPN→ZeroTier页面,进行一个很简单的注册 注册后去zerotier的网页管理页面进行一个很简单的创建网络 复制网络ID备用 在openwrt填写网络ID并启用。如果你需要访问内网主机勾上 自动客户端NAT 在zerotier网络管理…

电子合同签署:2024年十佳选择与评估

文章将介绍10款电子合同签署平台:e签宝、上上签、合同宝、腾讯电子签、合易签、Zoho Sign、Nitro Sign、Secured Signing、Signeasy、Lightico。 在当今快速发展的商业环境中,选择一款合适的电子合同签署平台对于保证工作效率和合同执行的安全性至关重要…

精准洞察农田生态,智慧农业物联网环境监测与数据采集系统来袭

随着智慧农业的快速发展,利用物联网技术实现对农田种植状态的精准监测变得愈发重要。为了确保监测的准确性、一致性和有效性,规范农田物联网监测设备的技术参数、部署安装以及数据对接等技术指标势在必行。 本文技术说明旨在为相关设备的选择、安装和集…

深入源码P3C-PMD:rule (4)

系列文章目录 文章目录 系列文章目录rule 的应用类别 rule rule 自定义XML rule 定义Tree 漫游错误报告生命周期 designer rule相关的代码在每个子 module 的 rule 文件夹。而且也以一些 ruleset 为范围分了文件夹,如下图所示: 对每个 rule 来说&#xf…

Model Counting 2024 Public Instance Track 1 18000s(5h)测试结果

测试求解器:SharpSAT-TD与SharpSATTD-CH 18000s测试结果 测试结果图 对3600s未得到结果的数据进行18000s的测试,48组数据,最终有4组在18000s(5h)内解出 测试数据117 SharpSAT-TD输出: SharpSATTD-CH输出…

2024年底前,河南建筑装饰企业资质延期资料准备要点

针对2024年底前河南建筑装饰企业资质延期的资料准备要点,结合当前的政策要求和实际情况,以下是一些关键的准备要点: 一、了解政策与要求 政策关注: 密切关注河南省住房和城乡建设厅及地方建设主管部门发布的最新政策文件、通知公…

万字长文带你入门shell编程(超详细)

一、概述 Shell 是计算机操作系统中用户与操作系统内核之间的接口层,它提供了一种方式让用户能够通过命令行界面(CLI)与操作系统交互。Shell 可以被视为一个命令解释器,它接收用户输入的命令,解析这些命令&#xff0c…

趋动科技助力中国移动新型智算中心AI算力池化商用实践

由中国通信标准化协会、中国通信学会指导,CCSA TC610 SDN /NFV /AI标准与产业推进委员会主办的2024年云网智联大会于4月10日-11日在北京召开。 趋动科技联合申报的“中国移动新型智算中心AI算力池化商用实践”,获得2023年度SDN、NFV、网络AI优秀案例征集…

欧美农场小游戏 高端链游 休闲的欧美链游农场 【玫瑰庄园】 高端中英-欧美花园链游

#农场小游戏#链游【玫瑰庄园】 高端中英-欧美花园链游 玫瑰花园一、种子:种子分为五种:白玫瑰、红玫瑰、黑玫瑰、紫罗兰、郁金香。种子通过开启盲盒获得。二、种花:玩家开启盲盒获得的种子,会直接种下,种子种下后&…

深入浅出消息队列----【如何保证消息不重复?】

深入浅出消息队列----【如何保证消息不重复?】 消息一定会重复消息幂等消费改造业务符合天然幂等写法数据库唯一索引redis 唯一判断 本文仅是文章笔记,整理了原文章中重要的知识点、记录了个人的看法 文章来源:编程导航-鱼皮【yes哥深入浅出消…

从零开始的大模型训练教程

近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,大模型(Large Models)成为了业界关注的焦点。这些模型,尤其是那些基于Transformer架构的自然语言处理模型,如GPT系列、BERT等,在各种任务上取得了前所未有的…

git add . 警告

这些警告是因为 Git 检测到你的文件使用了不同的换行符(LF 或 CRLF),并提示在下次 Git 操作中将会统一换行符为 CRLF。这通常发生在跨平台协作时,例如在 Windows 环境下编辑的文件可能使用 CRLF,而在类 Unix 环境&…

数据结构:基于顺序表实现通讯录系统(含源码)

目录 一、前言 二、各个功能的实现 2.1 初始化通讯录 2.2 添加通讯录数据 2.3 查找通讯录数据 2.4 删除通讯录数据 2.5 修改通讯录数据 2.6 展示通讯录数据​编辑 2.7 销毁通讯录数据 三、添加菜单和测试 四、完整源码 sxb.h sxb.c contact.h contact.c test.c 一、前…

ROS智能移动机器人实训

0.前言 1.任务 1.1.任务实训任务 1.使用/voice_aiui等语音服务完成基本的语音聊天(需唤醒词“元宝”)。 2.语音多点导航 3.语音单点导航 1.2.智能机器人仿真任务 1.3.智能机器人实物操作任务 2.目的 3.使用环境 4.综合项目实验 任务实训 问题 解决办法…

LinuxIO之文件系统的实现

Ext2/3/4 的layout文件系统的一致性: append一个文件的全流程掉电与文件系统的一致性fsck文件系统的日志ext4 mount选项文件系统的debug和dumpCopy On Write 文件系统: btrfs 预备知识:数据库里的transaction(事务)有什么特性? …

前端高薪岗位之大模型端上部署及训练

自2022年ChatGPT发布以来,以大模型为依托的AIGC相关的应用产品,比如ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等,在社交网站的讨论热度持续攀升,引发了较大范围的好奇与关注。 目前,国内外各个科技大厂在大模型的端侧部…

手机k歌麦克风哪种好,口碑最好的k歌麦克风是哪款,麦克风推荐

​当我们谈论到演讲、表演或者录制视频时,一个高质量的无线麦克风能够使得整个体验提升至一个全新的水平。它不仅能够保证声音的清晰度和真实度,还能够让使用者在演讲或者表演时更加自信和舒适。基于对市场的深入研究和用户体验的考量,我挑选…

Langchain-Chatchat+Xinference集成部署

Langchain-ChatchatXinference集成部署 安装环境: 系统:Anolis OS 8.9 python版本:Python 3.9.19 Langchain-Chatchat版本:0.3.1.3 Xinference版本:v0.13.3 模型选择(下载时需要科学上网)&#…

一些常见的中间件漏洞

Tomcat 之CVE-2017-12615 靶场搭建使用vulhub-master/tomcat/CVE-2017-12615 第一步、访问网站 第二步、首页抓包改为put方式提交 网上找一个jsp的一句话木马 使用webshell工具链接即可 Tomcat 之tomcat8 vulhub-master/tomcat/tomcat8 继续访问页面 这次我们点击登录&…