会员
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
刘聪等更新时间:2023-11-07 16:35:10
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
这是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作,也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:ChatGPT的工作流程和技术栈;ChatGPT的工作原理和算法实现;基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理;强化学习的基础知识;提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维链;大模型的训练方法及常见的分布式训练框架;基于人工反馈的强化学习整体框架;从零搭建类ChatGPT模型,模拟完整的ChatGPT训练过程。本书集理论、实战和产业应用于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管你是想深入研究ChatGPT本身,还是正在研发或使用其他大模型,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2023-08-01 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
最新章节
刘聪等
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI计算机15.8万字 - 会员
GPT图解:大模型是怎样构建的
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2计算机14万字 - 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
PyTorch深度学习与企业级项目实战
《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,计算机10.8万字 - 会员
知识图谱从0到1:原理与Python实战
本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例,读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外,本书通过提供代码实战,引导读者亲自动手构建知识图谱,并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念,并通过代码实战构建知识图谱。同时,本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字 - 会员
生成式AI实战
本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践,内容涉及从基础原理到前沿应用,为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手,逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用,详细介绍了图像生成模型StableDiffusion,以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析,展示了生成式AI在各行各业的实际应用,并探讨了其在高速发展过程中所面临计算机11.7万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字 - 会员
情感计算
在人工智能的研究中,既包括对于人类理性思维的模拟,还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域,但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本,该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息,因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史,凝聚成了多项研究任务和计算机23.3万字