书目详细信息
： 解构大语言模型:从线性回归到通用人工智能
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-47740-9:CNY159.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 解构大语言模型/.唐亘著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2024.05 |
| 载体形态项： | XVIII, 414页:;+彩图:;+24cm |
| 提要文摘： | 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。 |
| 题名主题： | 自然语言处理 |
| 中图分类： | TP391 |
| 个人名称等同： | 唐亘 著 |
| 记录来源： | CN YNAU 20241101 |