书目信息 |
| 题名： |
大模型算法
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| 作者： | 余昌叶 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2025.04 |
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| 页数： | 230页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 通用智能与大模型丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP391 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 计算机应用--ji suan ji ying yong--信息处理 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-50072-5 | |
| 000 | 01838nam 2200301 450 | |
| 001 | 90555 | |
| 005 | 20250815203619.38 | |
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| 200 | 1 | @a大模型算法@Ada mo xing suan fa@e强化学习、微调与对齐@dLarge model algorithms@ereinforcement learning, fine-tuning, and alignment@f余昌叶著 |
| 210 | @a北京@c电子工业出版社@d2025.04 | |
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| 314 | @a余昌叶, 资深算法工程师, 哈尔滨工业大学优秀毕业生。曾就职于腾讯等多家一线互联网企业, 拥有十年行业经验。主要研究方向为大模型、强化学习、推荐系统及图像处理。具备扎实的数学功底与深厚的算法理论基础, 主导并完成多项核心技术项目的工程化落地。已获六项国家发明专利, 曾荣获科研类全国航空航天模型锦标赛亚军等专业奖项, 以及腾讯卓越研发奖 (团队)、腾讯知识奖等多项企业级荣誉。 | |
| 330 | @a本书系统地讲解了大模型技术及其后训练 (Post-Training) 相关的各类算法、实践。全书以大语言模型 (LLM) 为核心, 内容广泛且深入, 绝大部分同样适用于视觉语言模型 (VLM) 和多模态语言模型 (MLLM) 。本书共10章, 第1章介绍SFT, 第2章介绍对齐算法宏观架构, 第3章介绍强化学习核心算法, 第4章介绍PPO算法, 第5章介绍RLHF, 第6章介绍DPO算法, 第7章介绍免训练的对齐和优化方法, 第8章介绍对齐算法的衍生和进化, 第9章和第10章是两个案例实践。 | |
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| 517 | 1 | @a强化学习、微调与对齐@Aqiang hua xue xi 、 wei tiao yu dui qi |
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| 大模型算法：强化学习、微调与对齐=Large model algorithms：reinforcement learning, fine-tuning, and alignment/余昌叶著.-北京：电子工业出版社，2025.04 |
| 230页：图；24cm.-(通用智能与大模型丛书) |
| ISBN 978-7-121-50072-5：CNY109.00 |
| 本书系统地讲解了大模型技术及其后训练 (Post-Training) 相关的各类算法、实践。全书以大语言模型 (LLM) 为核心, 内容广泛且深入, 绝大部分同样适用于视觉语言模型 (VLM) 和多模态语言模型 (MLLM) 。本书共10章, 第1章介绍SFT, 第2章介绍对齐算法宏观架构, 第3章介绍强化学习核心算法, 第4章介绍PPO算法, 第5章介绍RLHF, 第6章介绍DPO算法, 第7章介绍免训练的对齐和优化方法, 第8章介绍对齐算法的衍生和进化, 第9章和第10章是两个案例实践。 |
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正题名：大模型算法
索取号：TP391/Y745
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