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"《從零構(gòu)建大模型:算法、訓(xùn)練與微調(diào)》是一本系統(tǒng)且實(shí)用的大模型構(gòu)建指南，旨在引領(lǐng)讀者從基礎(chǔ)知識(shí)起步，逐步深入探索大模型的算法原理、訓(xùn)練方法及微調(diào)技術(shù)�！稄牧銟�(gòu)建大模型:算法、訓(xùn)練與微調(diào)》共12章，涵蓋了Transformer模型的基礎(chǔ)理論，如Seq2Seq模型、分詞、嵌入層和自注意力機(jī)制等關(guān)鍵概念；并深入剖析了GPT模型的核心實(shí)現(xiàn)與文本生成過(guò)程，以及BERT模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)。同時(shí)，也對(duì)ViT（視覺(jué)Transformer）模型的架構(gòu)、訓(xùn)練方法，以及高階微調(diào)策略如Adapter Tuning和P-Tuning進(jìn)行了詳盡講解。此外，還系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型性能優(yōu)化（包括混合精度訓(xùn)練和分布式訓(xùn)練）、對(duì)比學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練、自適應(yīng)優(yōu)化器、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度，以及模型蒸餾與剪枝技術(shù)等多個(gè)方面。最后，通過(guò)應(yīng)用案例，展示了模型訓(xùn)練和微調(diào)的完整流程，助力讀者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐技能。
全書注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，適合希望系統(tǒng)掌握大模型構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化的研發(fā)人員、高校學(xué)生，也適合對(duì)自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的大模型開發(fā)有興趣的讀者。還可作為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和高校相關(guān)課程的教學(xué)用書。"