5 本顶级LMM和AIGC书籍

news2024/11/15 1:54:09

本文回顾了五本探讨大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能等快速发展领域的关键书籍,为这些变革性技术提供了重要见解。

《NLP with Transformers》向读者介绍了用于自然语言处理的 Transformer 架构,并提供了使用 Hugging Face 进行文本分类等任务的实用指导。Sebastian Raschka 的《从头开始构建大型语言模型》提供了构建 LLM 的全面指南,从数据准备到微调。

Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 撰写的《动手操作大型语言模型》为 Python 开发人员提供了实用工具,重点关注语义搜索和快速工程等应用程序。Chris Fregly 及其团队撰写的《AWS 上的生成式 AI》揭开了生成式 AI 与业务集成的神秘面纱,强调了在 AWS 上进行模型选择和部署。

Christopher Brousseau 和 Matthew Sharp 合著的《LLMs in Production》提供了在现实场景中部署 LLM 的策略,强调了扩展 AI 系统的挑战。这些书籍共同为从业者提供了在当今数字环境中发挥 LLM 和生成式 AI 潜力所需的知识和工具。

1. 使用 Transformer 进行 NLP

5 本顶级LMM和AIGC书籍

第一本书是非常重要的书《NLP with Transformers》自 2017 年推出以来,Transformers 已迅速成为在各种自然语言处理任务中实现最先进成果的主导架构。

如果您是数据科学家或程序员,这本实用的书(现已全彩色修订)将向您展示如何使用基于 Python 的深度学习库 Hugging Face Transformers 来训练和扩展这些大型模型。

Transformers 已被用来撰写逼真的新闻报道、改进 Google 搜索查询,甚至创建讲老套笑话的聊天机器人。在本指南中,Hugging Face Transformers 的创建者 Lewis Tunstall、Leandro von Werra 和 Thomas Wolf 等人以实践的方式教您 Transformers 的工作原理以及如何将其集成到您的应用程序中。您将很快了解它们可以帮助您解决的各种任务。

  • 为核心 NLP 任务(例如文本分类、命名实体识别和问答)构建、调试和优化 Transformer 模型
  • 了解如何使用 transformer 进行跨语言迁移学习
  • 在标记数据稀缺的现实场景中应用 transformer
  • 使用提炼、修剪和量化等技术使变压器模型高效部署

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