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题名/责任者:

从零构建大模型:算法、训练与微调/梁楠著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-68561-6/CNY99.00

载体形态项:

284页:图;24cm

其它题名:

算法、训练与微调

个人责任者:

梁楠 著

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP18

责任者附注:

梁楠, 博士, 毕业于北京航空航天大学, 高级工程师, 长期从事模式识别、机器学习、统计理论的研究与应用, 负责或参与过多项科研项目, 专注于人工智能、大语言模型的应用与开发。

提要文摘附注:

本书共12章, 涵盖了Transformer模型的基础理论, 如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念 ; 并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程, 以及BERT模型的预训练和微调技术。同时, 也对ViT (视觉Transformer) 模型的架构、训练方法, 以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。

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