MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：13
- 题名/责任者:
- 从零构建大模型:算法、训练与微调/梁楠著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2025.4
- ISBN及定价:
- 978-7-302-68561-6/CNY99.00
- 载体形态项:
- 296页;24cm
- 其它题名:
- 算法、训练与微调
- 个人责任者:
- 梁楠 著
- 学科主题:
- 人工智能
- 中图法分类号:
- TP18
- 提要文摘附注:
- 本书共12章, 涵盖了Transformer模型的基础理论, 如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念; 并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程, 以及BERT模型的预训练和微调技术。同时, 也对ViT (视觉Transformer) 模型的架构、训练方法, 以及高阶微调策略如AdapterTuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外, 还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化( 包括混合精度训练和分布式训练) 、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度, 以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。
- 使用对象附注:
- 本书特别适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的技术人员和研究者, 也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型开发有兴趣的学习者
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