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000
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@achi
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@a大规模语言模型@Ada gui mo yu yan mo xing@e开发基础与实践@f王振丽编著
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@a北京@c北京大学出版社@d2024.08
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@a358页@c图@d26cm
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@a王振丽, 华中科技大学计算机硕士, 资深Python开发工程师, 热衷于移动开底层系统架构、驱动开发、AI开发的研究和具体工作, 对Python人工智能的架构设计和实现原理有非常深刻的认识和理解, 应用开发经验也十分丰富。
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@a有书目
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@a本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识, 并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。全书分别讲解了大模型基础, 数据集的加载、基本处理和制作, 数据集的预处理, 卷积神经网络模型, 循环神经网络模型, 特征提取, 注意力机制, 模型训练与调优, 模型推理和评估, 大模型优化算法和技术, AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度, 内容丰富全面。
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@aFoundations and practice of large scale language model development@zeng
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@a自然语言处理@Azi ran yu yan chu li
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@aTP391@v5
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@a王振丽@Awang zhen li@4编著
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@aCN@bZZJT@c20250715
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905
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@aLYXY@dTP391@e96@f3
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| 大规模语言模型：开发基础与实践/王振丽编著.-北京：北京大学出版社，2024.08 |
| 358页：图；26cm |
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| ISBN 978-7-301-35259-5：CNY89.00 |
| 本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识, 并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。全书分别讲解了大模型基础, 数据集的加载、基本处理和制作, 数据集的预处理, 卷积神经网络模型, 循环神经网络模型, 特征提取, 注意力机制, 模型训练与调优, 模型推理和评估, 大模型优化算法和技术, AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度, 内容丰富全面。 |
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正题名：大规模语言模型
索取号：TP391/96
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1451863
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214518636
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十四楼书库/
[索取号:TP391/96]
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在馆
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架位导航
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2
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1451864
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214518645
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十四楼书库/
[索取号:TP391/96]
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在馆
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架位导航
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3
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1451865
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214518654
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十四楼书库/
[索取号:TP391/96]
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在馆
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架位导航
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