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  • 多模态大模型 算法、应用与微调
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 刘兆峰 著著 | 刘兆峰 著编 | 刘兆峰 著译 | 刘兆峰 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-06-01
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    • 作者: 刘兆峰 著著| 刘兆峰 著编| 刘兆峰 著译| 刘兆峰 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:593000
    • 页数:416
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111754886
    • 版权提供:机械工业出版社
    本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战,提供了丰富的微调技术细节和实际案例,适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。本书分为两篇: 算法原理篇 详细介绍了优选的深度学习模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,从基本架构、训练方法到特定应用,包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外,探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算,以及分布式训练的各种技术,如数据并行、模型并行和混合精度训练等。 应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用,特别是文本和图像生成,以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目,如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成,提供了微调技术的详细细节,介绍了LangChain等大模型应用框架。

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