解构大语言模型

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解构大语言模型

TP391/0010
从线性回归到通用人工智能
唐亘著
北京 电子工业出版社 2024
978-7-121-47740-9
XVIII, 414页 24cm
自然语言处理
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中文图书
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本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型，以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面，大语言模型属于深度神经网络，其设计核心是注意力机制，因此，本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面，本书既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感，以提高模型的稳定性和可解释性。
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唐亘著. 解构大语言模型[M]. 北京 电子工业出版社 2024. 点此复制

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