图解大模型：生成式AI原理与实战 人民邮电出版社 Jay Alammar, Maarten Grootendorst, [沙特] 杰伊 阿拉马尔, [荷]马尔滕・格鲁滕多斯特, 李博杰
摘要：图解大模型：生成式AI原理与实战人民邮电出版社Jay Alammar, Maarten Grootendorst, [沙特] 杰伊 阿拉马尔, [荷]马尔滕・格鲁滕多斯特, 李博杰近年来，得益于深度学习领域的狂飙突进，AI 的语言能力取得了惊人的进展，AI 系统在语言理解和文本生成方面空前强大。本书…
图解大模型：生成式AI原理与实战
人民邮电出版社
Jay Alammar, Maarten Grootendorst, [沙特] 杰伊 阿拉马尔, [荷]马尔滕・格鲁滕多斯特, 李博杰
近年来，得益于深度学习领域的狂飙突进，AI 的语言能力取得了惊人的进展，AI 系统在语言理解和文本生成方面空前强大。本书以直观可视的方式讲解大模型暨生成式 AI 的关键概念与工具，助读者掌握大模型核心能力并将其应用于真实场景。
全书分为三部分。第一部分“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、嵌入及 Transformer 架构，帮助读者建立基础认知。第二部分“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模型的微调，以适应特定需求。
中文版新增附录介绍具有里程碑意义的 DeepSeek-R1，深入解析该模型的原理及构建过程。书后并附有一份由译者额外撰写的《大模型面试题 200 问》，围绕本书各章主题，系统梳理了大模型领域常见的面试题。可帮助有面试需求的读者更有针对性地带着问题来阅读这本书。
本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者研读。读者无须具备深度学习基础知识，代码部分需要有一定 Python 基础。
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类别：
计算机——人工智能（AI）
内容类型：
著作
年份：
2025
出版商：
人民邮电出版社
语言：
中文
页面：
409
国际标准书号10：
7115670838
ISBN 13：
9787115670830
文件：
PDF，10.45 MB
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