书目信息

书名： 图解大模型:生成式AI原理与实战 
作者： 阿拉马尔 ， 格鲁滕多斯特 著 ；李博杰 译
出版信息： 北京   人民邮电出版社  2025.05
开本页数： 24cm  xxx, 349页
丛书名：
单 册：
中图分类： TP18-64 ， TP18
科图分类：
主题词： 人工智能--ren gong zhi neng--图解
电子资源：
ISBN： 978-7-115-67083-0
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330    @a本书全程图解式讲解, 通过大量全彩插图拆解概念, 让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分, 依次介绍语言模型的原理、应用及优化。*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、嵌入向量及Transformer架构, 帮助读者建立基础认知。*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式模型的微调, 以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的*、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础, 只要会用Python, *可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行, 让学习过程更轻松。
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    图灵教育
    
    ISBN 978-7-115-67083-0：CNY159.80
    本书全程图解式讲解, 通过大量全彩插图拆解概念, 让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分, 依次介绍语言模型的原理、应用及优化。*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、嵌入向量及Transformer架构, 帮助读者建立基础认知。*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式模型的微调, 以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的*、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础, 只要会用Python, *可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行, 让学习过程更轻松。
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正题名：图解大模型:生成式AI原理与实战     索取号：TP18/386         预约/预借

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