文献类型:专著 浏览次数:4
  • 题名:大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face
  • 责任者:凌峰著
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2025.06
  • ISBN:978-7-302-69140-2
  • 定价:99.00
  • 载体形态项:320页 24cm
  • 个人责任者:凌峰著
  • 学科主题:人工智能
  • 中图法分类号:TP18
  • 提要文摘附注:本书共12章。第1-3章,介绍Transformer模型的核心结构与实现,包括自注意力机制、多头注意力、残差连接等关键技术。第4-6章,结合实际案例展示如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调大模型。第7-9章介绍了生成模型的推理和优化技术,包括量化、剪辑、多GPU并行处理、混合精度训练等,以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率。第10、11章,通过实例介绍了Transformer在NLP常见任务中的应用,以及模型可解释性技术。第12章,通过一个企业级文本分析平台项目的搭建,介绍了从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程,并提供代码示例、模块化测试和性能评估方法,使读者能够实际构建满足企业需求的智能应用系统。
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