多模态大模型算法、应用与微调--聚文网

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编辑推荐

（1）内容权威：作者为一线的LLM研究及实践者，本书受到多位研究专家、科技公司管理者的好评及推荐。全面覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，从基础到高级，涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型等前沿技术，详尽介绍了预训练模型、分布式训练等重要内容。（2）质量可靠：书中包含丰富的项目案例。通过具体实战项目，如Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，展示了大模型的实际部署和优化过程，并强调了微调技术的细节，确保读者能够在实际操作中有效应用所学知识。（3）收获切实：通过阅读本书，你将：1）深入了解多模态大模型的架构、原理及应用；2）掌握大模型的实际部署和优化技巧；3）获得详细的微调技术指导，提升在深度学习模型领域的实战能力和职业竞争力。

内容简介

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先进的深度学习模型，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。

前言
第一篇算法原理
第1章 Transformer模型 2
1.1 Seq2Seq结构 2
1.1.1 分词器 2
1.1.2 编码器–解码器结构 6
1.1.3 注意力机制 9
1.1.4 实战：日期转换 13
1.2 Transformer模型介绍 18
1.2.1 位置编码 18
1.2.2 模型架构 24
1.2.3 标准化和残差连接 32
1.2.4 线性层和softmax层 36
1.2.5 损失函数 36
1.2.6 实战：日期转换 37
1.2.7 小结 45
1.3 ViT模型介绍 46
1.3.1 注意力机制在图像上的应用 47
1.3.2 ViT模型架构 48
1.3.3 大数据预训练 50
1.3.4 ViT模型训练实践 52
……

多模态大模型 算法、应用与微调

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