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题名/责任者:

大规模语言模型:从理论到实践/张奇 ... [等] 著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-121-46705-9/CNY109.00

载体形态项:

xiv, 306页:图 (部分彩图);24cm

丛编项:

通用智能与大模型丛书

个人责任者:

张奇 著

个人责任者:

桂韬 著

个人责任者:

郑锐 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

题名责任附注:

题名页题: 张奇, 桂韬, 郑锐, 黄萱菁著

责任者附注:

张奇, 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师。主要研究方向是自然语言处理和信息检索。兼任中国中文信息学会理事, 中国中文信息学会信息检索专委会常务委员, 中国人工智能学会青年工作委员会常务委员。桂韬, 复旦大学自然语言处理实验室副研究员、硕士生导师。研究领域为预训练模型、信息抽取和鲁棒模型。在高水平国际学术期刊和会议上发表论文40余篇, 主持国家自然科学基金、计算机学会、人工智能学会的多个基金项目。郑锐, 复旦大学计算机科学技术学院博士生, 导师为张奇教授。研究兴趣包括大模型对齐、鲁棒性等。

书目附注:

有书目 (第284-302页) 和索引

提要文摘附注:

本书详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段: 预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。本书以大语言模型的基础理论开篇, 探讨了大语言模型预训练数据的构建方法, 以及大语言模型如何理解并服从人类指令, 介绍了大语言模型的扩展应用和评估方法, 为读者提供了更全面的视野。

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