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多模態大模型(演算法應用與微調)/智能系統與技術叢書

  • 作者：劉兆峰|責編:孫海亮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111754886
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：404
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的演算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。
    本書分為兩篇：
    第一篇演算法原理：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限於Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的湧現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分散式訓練的各種技術，如數據並行、模型並行和混合精度訓練等。
    第二篇應用實戰：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用Stable Diffusion進行圖像生成和Code Llama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。
作者介紹
劉兆峰|責編:孫海亮
    劉兆峰     中國電信多模態演算法工程師，基於多模態大模型提升長尾業務能力。天津科技大學人工智慧專業碩士研究生。曾在京東科技擔任演算法工程師，從事京東白條申請評分卡開發。后加入創業公司，從事大規模預訓練語言模型的分散式微調和AIGC相關衍生產品的系統開發，對LLM的訓練和推理有深厚的理論基礎和實戰經驗。     現主要研究方向為多模態大模型與Aqent以及AGI系統研究，聚焦于多模態大模型的行業場景落地。工作期間技術成果豐碩，發表多篇論文，有多個軟體著作權。
目錄
前言
第一篇  演算法原理
  第1章  Transformer模型
    1.1  Seq2Seq結構
      1.1.1  分詞器
      1.1.2  編碼器-解碼器結構
      1.1.3  注意力機制
      1.1.4  實戰：日期轉換
    1.2  Transformer模型介紹
      1.2.1  位置編碼
      1.2.2  模型架構
      1.2.3  標準化和殘差連接
      1.2.4  線性層和softmax層
      1.2.5  損失函數
      1.2.6  實戰：日期轉換
      1.2.7  小結
    1.3  ViT模型介紹
      1.3.1  注意力機制在圖像上的應用
      1.3.2  ViT模型架構
      1.3.3  大數據預訓練
      1.3.4  ViT模型訓練實踐
    1.4  本章總結
  第2章  GPT系列模型
    2.1  GPT
      2.1.1  語言模型
      2.1.2  訓練框架
      2.1.3  模型效果分析
    2.2  GPT
      2.2.1  模型架構分析
      2.2.2  構造訓練數據集
      2.2.3  模型效果分析
    2.3  GPT
      2.3.1  上下文學習
      2.3.2  構造訓練數據集
      2.3.3  訓練停止判定
      2.3.4  重要潛力
    2.4  GPT
      2.4.1  代碼生成模型Codex
      2.4.2  強化學習
      2.4.3  ChatGPT的「孿生兄弟」：InstructGPT
      2.4.4  RLAIF
    2.5  GPT
      2.5.1  GPT-4的非凡表現
      2.5.2  基於規則的獎勵模型
      2.5.3  多模態架構
      2.5.4  訓練流程
      2.5.5  局限性
    2.6  語言模型的未來
      2.6.1  自我學習與自我核實
      2.6.2  稀疏專家模型

    2.7  GPT系列的其他應用
      2.7.1  MiniGPT
      2.7.2  minGPT與nanoGPT
      2.7.3  AutoGPT與AgentGPT
    2.8  本章總結
……
第二篇  應用實戰

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