MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：5
- 题名/责任者:
- 大语言模型原理、训练及应用:基于GPT/魏新宇, 白雪冰, 周博洋编著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2024.09
- ISBN及定价:
- 978-7-111-76235-5/CNY99.00
- 载体形态项:
- 272页, [4] 页图版:图 (部分彩图);26cm
- 丛编项:
- AIGC与大模型技术丛书
- 个人责任者:
- 魏新宇 编著
- 个人责任者:
- 白雪冰 编著
- 个人责任者:
- 周博洋 编著
- 学科主题:
- 自然语言处理
- 中图法分类号:
- TP391
- 一般附注:
- 机工IT
- 责任者附注:
- 魏新宇, 微软全球黑带AI技术专家。曾任英伟达资深解决方案架构师、红帽首席解决方案架构师 (RHCA Level5)。畅销书作者, 著有《OpenShift在企业中的实战: PaaS DevOps微服务》《云原生应用构建: 基于OpenShift》《金融级I架构与运维》等书。白雪冰, 微软 (中国) 有限公司高级架构师。曾任IBM中国软件开发中心 (CSDL) 架构师。目前主要从事基于语音识别、计算机视觉、自然语言处理、智能搜索以及OpenAl和其他大语言模型等技术, 构建企业级解决方案的工作。周博洋, 微软 (中国) 有限公司高级架构师。曾任Juniper、Cisco系统架构师 ; 主要研究生成式AI算法及训练和推理方法的优化。负责Azure OpenAl业务的推广, 同时负责Azure Machine Learning和GPU业务在国内的解决方案整合工作, 拥有扎实的全栈技术能力, 对Al Infrastructure和A|算法优化有独到的见解。
- 提要文摘附注:
- 本书是一本系统介绍大语言模型原理、训练及应用的书, 共7章, 主要内容包括: 认识大语言模型、大语言模型训练、GPU池化 —— 构建大语言模型算力基础、GPT的优化与编排、GPT的行业应用与开发、Copilot的应用与开发、语言模型小型化及在边缘端的部署。本书详尽阐述了大语言模型的起源、定义及其与传统深度学习方法间的关键差异, 深入探讨了主流训练框架如何为大语言模型提供动力, 并介绍了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排, 再到具体行业应用与开发等多个层面。
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