书目信息 |
| 题名： |
图解大模型
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| 作者： | 阿拉马尔 ， 格鲁滕多斯特 著 ；李博杰 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2025.05 |
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| 页数： | xxx, 349页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP18-64 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工智能--ren gong zhi neng--图解 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-67083-0 | |
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| 200 | 1 | @a图解大模型@Atu jie da mo xing@e生成式AI原理与实战@f(沙特) 杰伊·阿拉马尔, (荷) 马尔滕·格鲁滕多斯特著@d= Hands-on large language models@elanguage understanding and generation@fJay Alammar, Maarten Grootendorst@g李博杰译@zeng |
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| 305 | @a据原书2024年英文版译出 | |
| 330 | @a本书全程图解式讲解, 通过大量全彩插图拆解概念, 让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分, 依次介绍语言模型的原理、应用及优化。*部分 理解语言模型 (第1-3章), 解析语言模型的核心概念, 包括词元、嵌入向量及Transformer架构, 帮助读者建立基础认知。*部分 使用预训练语言模型 (第4-9章), 介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展, 提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型 (第10-12章), 探讨大模型的训练与微调方法, 包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调, 以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的*、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础, 只要会用Python, *可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行, 让学习过程更轻松。 | |
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| 图解大模型：生成式AI原理与实战/(沙特) 杰伊·阿拉马尔, (荷) 马尔滕·格鲁滕多斯特著= Hands-on large language models：language understanding and generation/Jay Alammar, Maarten Grootendorst/李博杰译.-北京：人民邮电出版社，2025.05 |
| xxx, 349页：彩图；24cm |
| 图灵教育 |
| ISBN 978-7-115-67083-0：CNY159.80 |
| 本书全程图解式讲解, 通过大量全彩插图拆解概念, 让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分, 依次介绍语言模型的原理、应用及优化。*部分 理解语言模型 (第1-3章), 解析语言模型的核心概念, 包括词元、嵌入向量及Transformer架构, 帮助读者建立基础认知。*部分 使用预训练语言模型 (第4-9章), 介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展, 提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型 (第10-12章), 探讨大模型的训练与微调方法, 包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调, 以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的*、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础, 只要会用Python, *可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行, 让学习过程更轻松。 |
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正题名：图解大模型
索取号：TP18-64/A114
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