大语言模型原理、训练及应用基于GPT--聚文网

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内容简介

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应用开发实践、Copilot应用开发实践、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。

本书适合从事大语言模型开发及应用的读者参考，无论初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书中学到实用的知识和技能。

推荐序
前言
第1章认识大语言模型
1.1大语言模型概述
1.1.1AI技术的发展
1.1.2生成式AI、NLP、GPT的关系
1.1.3大语言模型的发展
1.2大语言模型的训练
1.2.1预训练
1.2.2微调
1.2.3人类反馈强化学习
1.3大语言模型的核心应用场景
1.3.1内容创作
1.3.2摘要生成
1.3.3语义检索
1.3.4代码生成
1.4大语言模型的多模态场景
1.4.1文生图
……

大语言模型原理、训练及应用 基于GPT

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大语言模型原理、训练及应用基于GPT