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深入理解大語言模型(原理實現和應用)

作者：李慶旭|責編:劉雅思
出版社：人民郵電
ISBN：9787115706003

出版日期：2026/10/01
裝幀：平裝
頁數：306

人民幣：RMB 89.8 元售價：元

內容大鋼

本書面向對深度學習了解不多的讀者，循序漸進地對大語言模型的原理、實現和應用進行深入、細緻和全面的介紹。本書主要包括5部分內容：人工神經網路基礎，大語言模型的網路架構，大語言模型的訓練，大語言模型的演化、評估和應用，以及大語言模型的應用實例。對於大語言模型的設計、預訓練和微調等關鍵環節，本書提供了很多可以在CPU上運行的示例代碼。
本書適用於人工智慧領域的開發工程師、研究人員，以及對大語言模型感興趣，希望從零開始學習並實踐大語言模型開發的技術愛好者和高校學生。

作者介紹

李慶旭|責編:劉雅思
李慶旭，1999年北京工業大學電腦系碩士畢業。曾先後就職于華為、北電網路、微軟、CA、Symantec∕Veritas等國內外知名企業，擔任過軟體開發工程師、項目經理、團隊技術負責人等職務。參與研發過的產品有電信網管軟體、微軟拼音輸入法、微軟SharePoint、微軟Office 365、CA Clarity項目管理軟體等。對軟體技術有著濃厚的興趣，常于工作之餘涉獵軟體的多個領域，如桌面操作系統、移動操作系統、分散式技術、人工智慧、機器學習等。

第一部分  人工神經網路基礎
  第1章  預備知識
    1.1  Python語言簡介
      1.1.1  第三方庫管理工具pip的常用命令
      1.1.2  第三方庫的安裝源
    1.2  配置Miniconda虛擬環境
      1.2.1  創建Miniconda虛擬環境
      1.2.2  激活Miniconda虛擬環境
      1.2.3  在Miniconda虛擬環境中安裝Python庫
    1.3  Python集成開發環境PyCharm
      1.3.1  PyCharm
      1.3.2  在PyCharm中調試Python程序的方法
    1.4  重要的第三方庫
      1.4.1  numpy庫
      1.4.2  Matplotlib庫
      1.4.3  pipreqs庫
    1.5  Jupyter Notebook的安裝和使用
    1.6  計算加速硬體GPU
      1.6.1  GPU簡介
      1.6.2  Python程序如何判斷GPU是否存在
      1.6.3  Python程序如何使用GPU
    1.7  與深度學習相關的網站
  第2章  大語言模型初探
    2.1  大語言模型的分類
    2.2  使用Transformers庫在本地部署開源大語言模型
      2.2.1  Qwen2.5-0.5B-Instruct模型
      2.2.2  深度學習庫
      2.2.3  Transformers庫
  ……
第二部分  大語言模型的網路架構
第三部分  大語言模型的訓練
第四部分  大語言模型的演化、評估和應用
第五部分  大語言模型的應用實例

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