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标题:
【人工智能范畴优质书籍】实战AI大模型
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作者:
40Biea7VK
时间:
2025-4-20 08:07
标题:
【人工智能范畴优质书籍】实战AI大模型
【文末送书】明天引荐一本人工智能范畴好书《实战AI大模型》
文章目录
导语书籍亮点初学者必备文末送书
导语
人工智能范畴资深专家尤洋教师倾力打造,获得了李开复、周鸿祎、颜水成三位大咖鼎力引荐,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜Top1的宝座。
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书籍亮点
1.片面Al知识结构:
从基础实际到最前沿的实际运用,片面覆盖了’Al大模型范畴,包括Transformer模型、 BERT、
ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、 RLHF、ChatGPT、 GPT-4、 Google的PaLM以及视觉模型等关键技术。
2.独创的高效并行系统:
深化解析底层工具Colossal-. AI的技术运用,展现如何以最低成本完成大规模AI模型的高效训
练和部署。
3.系统的配套实战教程:
提供详细的模型训练步骤和案例分析,让实际知识得以实践运用。提供了丰富的实战教程和步
骤详解,使读者可以从实际走向实际,学习如何训练和优化大型AI模型。
4.合适不同层次的读者:
不论是阅历丰富的Al实际者,还是刚刚踏入AI世界的初学者,《AI实战大模型》 都提供了丰富
的知识和技能,协助读者在Al范畴获得成功。
初学者必备
在当前Al大模型技术不断浸透工业和商业范畴的同时,这些技术的疾速发展也带来了应战-对于Al初学者来说,较高的技术门槛使得迈出入i门的第一步变得愈发艰难; 大模型的复杂性和技术的不断更新,如何迅速了解不端更新迭代的大模型,准确地掌握这些技术,也成为不小的应战。对于行业工作者来说,成绩在于如何高效地应用这些先进技术,以降低成本,提高效率,并在竞争激烈的市场中获得优势。他们需求找到最佳实际和策略,以充分应用大模型的才能,从而推进产业的发展。
在这个以数据为驱动、技术不断提高的时代,尤洋教授的《实战Al大模型》一书便成为了一个
值得关注的资源。
作者尤洋是加州伯克利大学博士,新加坡国立大学计算机系的校长青年教授。他曾创造
ImageNet、BERT、 AlphaFold、 ViT训练速度的世界纪录,相关技术被广泛运用于谷歌,微
软,英特尔,英伟达等科技巨头。
他曾获IPDPS最佳论文、ICPP最佳论文、AAAl杰出论文、清华大学优秀毕业生、西贝尔奖学
金、ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship、LotfiA. Zadeh Prize、
ACM Doctoral Dissertation Award Candidate、福布斯30岁以下精英榜(亚洲)、IEEE-CS
超算杰出新人奖等。
他曾任职于谷歌、微软、英伟达、英特尔、IBM等国际知名厂商。
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尤洋以为,只要掌握了深度学习的基本概念、经典算法和网络架构,才能更好地了解和运用AI大模型。
这就是尤洋写这本《实战AI大模型》的初衷和目的。他希望经过这本书,为读者提供一份详细的指南和参考,提供一个实际与实际相结合的片面视角,让读者可以了解并运用AI大模型。
在尤洋的观点中,每个模型,无论是BERT、GPT或PaLM,都是人工智能技术演进的结晶,背后包含了深沉的实际基础和实际阅历。也正因如此,他选择对每种模型停止单独讨论,以确保对每种模型的深度和广度都有充分的覆盖。
对于训练这些模型所需的技术,书中停止了片面的引见。从高功能计算(HPC)到并行处理,从大规模优化方法到内存优化,每一种技术都是精心挑选并深化研讨的,它们是AI大模型训练的基石,也是构建高功能AI系统的关键。
例如:
Transformer模型经过其独特的“留意力机制”在自然言语处理(NLP)范畴成为核心,分明提升了机器了解和生成文本的准确性;
BERT模型经过双向训练机制加强了文本处理的准确性和灵敏性,广泛运用于言语了解义务;
ALBERT模型作为BERT的优化版,以更高的效率和更小的模型尺寸处理了NLP应战;
T5模型展现了一致框架处理多种文本义务的才能,对AI系统的通用性有重要意义;
GPT系列以其弱小的文本生成才能在NLP义务中获得严重停顿;
Google的PaLM模型是大模型范畴的里程碑,展现了AI在了解和生成人类言语方面的最新停顿。
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当然,本书的内容远不止此。除了详细引见各个模型的原理、训练方法和运用场景外,本书还讨论了分布式系统、并行策略和内存优化等关键技术。
创新工场与零一万物的创始人兼CEO李开复对本书给予了高度评价:“这本书不只深化浅出地阐释了AI大模型的核心概念,还严密贴合AI 2.0这一有史以来最重要的技术革命。”
如何系统的去学习大模型LLM ?
作为一名热心肠的互联网老兵,我看法到有很多阅历和知识值得分享给大家,也可以经过我们的才能和阅历解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的状况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业冤家无法获得正确的材料得到学习提升,故此将并将
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一、全套AGI大模型学习道路
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的实际研讨、技术完成、行业运用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴味的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型曾经成为了当今科技范畴的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其弱小的言语了解和生成才能,正在改变我们对人工智能的看法。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
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四、AI大模型商业化落地方案
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阶段1:AI大模型时代的基础了解
目的
:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容
:
L1.1 人工智能简述与大模型来源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 消费大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实际L1.5 GPT运用案例
阶段2:AI大模型API运用开发工程
目的
:掌握AI大模型API的运用和开发,以及相关的编程技能。
内容
:
L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架运用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的运用L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型运用架构实际
目的
:深化了解AI大模型的运用架构,并可以停止公有化部署。
内容
:
L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的完成细节L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的运用场景L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的运用示例L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的运用示例L3.5 其他大模型引见
阶段4:AI大模型公有化部署
目的
:掌握多种AI大模型的公有化部署,包括多模态和特定范畴模型。
内容
:
L4.1 模型公有化部署概述L4.2 模型公有化部署的关键技术L4.3 模型公有化部署的实施步骤L4.4 模型公有化部署的运用场景
学习计划:
阶段1
:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
阶段2
:2-3个月,专注于API运用开发才能的提升。
阶段3
:3-4个月,深化实际AI大模型的运用架构和公有化部署。
阶段4
:4-5个月,专注于高级模型的运用和部署。
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