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下载本书从大型模型的结构讲起,让读者了解大型模型的内部实现原理。然后讲解如何在特定任务下对大型模型进行预训练、有监督的微调,以及进行强化学习。通过对模型采用不同方法的训练,持续改进模型在特定任务上的性能。最后,本书将与读者一起探讨如何利用大型模型开发大模型时代的智能应用。 本书共9章,第一章讲解大型模型发展的历史及其带来的变革。第二章深入讲解大型模型内部结构的演进。第三章会尝试自己运行一个大模型。第四章介绍大型模型对模型训练和推理过程中带来的技术挑战和解决办法。第五章讲解如何进行大型模型的预训练以获取大模型的基本能力。第六章讲解如何对大模型进行有监督的微调,使大型模型输出与人类意图对齐。第七章讲解如何通过强化学习进一步提升大型模型的表现。第八章讲解如何对大模型进行评估。第九章讲解如何利用大模型构建智能应用。 本书适合有一定深度学习基础的读者,帮助他们从原...(展开全部)
《大模型核心技术与应用》内容简介与阅读建议,科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。
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