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238千字 字数
2024-07-01 发行日期
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主编推荐语

全面介绍大模型技术的发展与应用。

内容简介

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 推荐语（排名不分先后）
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1章 大模型概述
  • 1.1 大模型介绍
  • 1.2 大模型分类
  • 1.3 大模型的开发流程
  • 1.4 应用场景
  • 1.5 未来发展方向
  • 1.6 小结
  • 1.7 课后习题
  • 第2章 数据预处理
  • 2.1 文本数据预处理
  • 2.2 图像数据预处理
  • 2.3 图文对数据预处理
  • 2.4 Datasets库
  • 2.5 小结
  • 2.6 课后习题
  • 第3章 Transformer
  • 3.1 注意力机制
  • 3.2 Transformer简介
  • 3.3 Visual Transformer简介
  • 3.4 Q-Former
  • 3.5 transformers库
  • 3.6 小结
  • 3.7 课后习题
  • 第4章 预训练
  • 4.1 预训练介绍
  • 4.2 预训练任务
  • 4.3 应用于下游任务的方法
  • 4.4 预训练模型的应用
  • 4.5 小结
  • 4.6 课后习题
  • 第5章 训练优化
  • 5.1 模型训练挑战
  • 5.2 训练优化技术
  • 5.3 训练加速工具
  • 5.4 小结
  • 5.5 课后习题
  • 第6章 模型微调
  • 6.1 监督微调
  • 6.2 PEFT技术
  • 6.3 PEFT库
  • 6.4 小结
  • 6.5 课后习题
  • 第7章 模型推理
  • 7.1 模型压缩和加速技术
  • 7.2 推理服务提升技术
  • 7.3 小结
  • 7.4 课后习题
  • 第8章 PyTorch框架
  • 8.1 安装与配置
  • 8.2 基础组件
  • 8.3 构建线性回归模型
  • 8.4 构建Transformer模型
  • 8.5 小结
  • 8.6 课后习题
  • 第9章 向量数据库
  • 9.1 Milvus
  • 9.2 Pinecone
  • 9.3 Chroma
  • 9.4 小结
  • 9.5 课后习题
  • 第10章 前端可视化工具
  • 10.1 Gradio
  • 10.2 Streamlit
  • 10.3 小结
  • 10.4 课后习题
  • 第11章 LangChain
  • 11.1 LangChain组件
  • 11.2 基础操作
  • 11.3 进阶实战
  • 11.4 基于私域数据的问答系统
  • 11.5 小结
  • 11.6 课后习题
  • 第12章 常用开源模型的部署与微调
  • 12.1 ChatGLM3模型部署与微调
  • 12.2 Baichuan2模型部署与微调
  • 12.3 LLaMA2模型部署与微调
  • 12.4 小结
  • 12.5 课后习题
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。