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ChatGPT原理與實戰(大型語言模型的演算法技術和私有化)/智能系統與技術叢書

  • 作者：劉聰//杜振東//塗銘//沈盛宇|責編:楊福川//韓蕊
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111733034
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：291
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本系統梳理並深入解析ChatGPT核心技術、演算法實現、工作原理、訓練方法的著作，也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。
    具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：
    ChatGPT的工作流程和技術棧；
    ChatGPT的工作原理和演算法實現；
    基於Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理；
    強化學習的基礎知識；
    提示學習與大模型湧現出的上下文學習、思維鏈；
    大模型的訓練方法及常見的分散式訓練框架；
    基於人工反饋的強化學習整體框架；
    從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓練過程。
    本書集理論、實戰和產業應用於一體，提供大量經詳細註釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發或使用其他大模型，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。
作者介紹
劉聰//杜振東//塗銘//沈盛宇|責編:楊福川//韓蕊
目錄
讚譽
前言
第1章  了解ChatGPT
  1.1  ChatGPT的由來
    1.1.1  什麼是ChatGPT
    1.1.2  ChatGPT的發展歷史
  1.2  ChatGPT的工作流程
  1.3  ChatGPT用例
    1.3.1  日常任務
    1.3.2  編寫代碼
    1.3.3  文本生成
    1.3.4  辦公自動化
  1.4  本章小結
第2章  ChatGPT原理解構
  2.1  背景知識
    2.1.1  自然語言處理的發展歷程
    2.1.2  大型語言模型的發展歷程
  2.2  ChatGPT同類產品
    2.2.1  BlenderBot 3.0
    2.2.2  LaMDA
    2.2.3  Sparrow
  2.3  ChatGPT的工作原理
    2.3.1  預訓練與提示學習階段
    2.3.2  結果評價與獎勵建模階段
    2.3.3  強化學習與自我進化階段
  2.4  演算法細節
    2.4.1  標注數據
    2.4.2  建模思路
    2.4.3  存在的問題
  2.5  關於ChatGPT的思考
  2.6  本章小結
第3章  預訓練語言模型
  3.1  Transformer結構
  3.2  基於Encoder結構的模型
    3.2.1  BERT
    3.2.2  RoBERTa
    3.2.3  ERNIE
    3.2.4  SpanBERT
    3.2.5  MacBERT
    3.2.6  ALBERT
    3.2.7  NeZha
    3.2.8  UniLM
    3.2.9  GLM
    3.2.10  ELECTRA
  3.3  基於Decoder結構的模型
    3.3.1  GPT
    3.3.2  CPM
    3.3.3  PaLM
    3.3.4  OPT
    3.3.5  Bloom

    3.3.6  LLaMA
  3.4  基於Encoder-Decoder結構的模型
    3.4.1  MASS
    3.4.2  BART
    3.4.3  T
  3.5  基於誇誇閑聊數據的UniLM
模型實戰
    3.5.1  項目簡介
    3.5.2  數據預處理模塊
    3.5.3  UniLM模型模塊
    3.5.4  模型訓練模塊
    3.5.5  模型推理模塊
  3.6  本章小結
第4章  強化學習基礎
第5章  提示學習與大型語言模型的湧現
第6章  大型語言模型預訓練
第7章  GPT系列模型分析
第8章  PPO演算法與RLHF理論實戰
第9章  類ChatGPT實戰
第10章  ChatGPT發展趨勢

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