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LLM走進你的電腦 - 自己動手開發大型語言模型應用
作者：
張奇、桂韜、鄭銳、黃萱菁 著
分類：
電腦與網路
／
程式語言
出版社：
深智數位
出版日期：2024/6/20
ISBN：9786267383766
書籍編號：kk0587083
頁數：408
定價：
880
元
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79
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695
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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分
享
內容簡介
作者介紹
書籍目錄
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LLM走進你的電腦 - 自己動手開發大型語言模型應用 商品簡介 本書共分四部分，第一部分詳細介紹大型語言模型的基礎理論知識，包括語言模型的定義、Transformer 結構，以及大型語言模型框架等內容，並以 LLaMA 所採用的模型結構為例的程式碼。 第二部分主要介紹預訓練的相關內容，包括在模型分散式訓練中需要掌握的資料平行、流水線並行和模型平行等技術也介紹了ZeRO 最佳化，介紹預訓練資料分佈和資料預處理，以DeepSpeed 為例，介紹大型語言模型的預訓練。 第三部分為大型語言模型在指令理解，如何在基礎模型的基礎上利用有監督微調和強化學習方法，理解指令並給出回答，包括高效微調方法、有監督微調資料構造方法、強化學習基礎和近端策略優化方法，並以 DeepSpeed-Chat和 MOSS-RLHF 為例訓練類 ChatGPT 系統。 第四部分重點介紹了大型語言模型的擴充應用和評估。包括與外部工具和知識源連接的LangChain 技術。 【本書看點】 ●LLM基礎，包括GPT、Transformer、LLAMA ●常用的模型倉庫Huggingface的介紹 ●LLM的預訓練資料的介紹及整理 ●多GPU分散式訓練的基礎及實作 ●SFT有監督微調的應用實例及基礎，包括LORA、PEFT ●強化學習在LLM中的應用，包括獎勵模型及PPO ●LLM的應用，包括COT及LLM瑞士刀LangChain ●用科學方式來評估LLM的能力
作者簡介 張奇 復旦大學電腦科學技術學院教授、博士生導師。主要研究方向是自然語言處理和資訊檢索。兼任中國中文資訊學會理事，中國中文資訊學會資訊檢索專委會常務委員，中國人工智慧學會青年工作委員會常務委員。多次擔任ACL、EMNLP、COLING、全國資訊檢索大會等重要國際、國內會議的程式委員會主席、領域主席、講習班主席等。承擔國家重點研發計畫課題、國家自然科學基金、上海市科委等多個專案，在國際重要學術刊物和會議上發表論文150餘篇，獲得美國授權專利4項。獲得WSDM 2014最佳論文提名獎、COLING 2018領域主席推薦獎、NLPCC 2019傑出論文獎、COLING 2022傑出論文獎。獲得上海市「晨光計畫」人才計畫、復旦大學「卓越2025」人才培育計畫等支持，獲得錢偉長中文資訊處理科學技術一等獎、漢王青年創新一等獎、上海市科技進步二等獎、ACM上海新星提名獎、IBM Faculty Award等獎項。 桂韜 復旦大學自然語言處理實驗室副研究員、碩士生導師。研究領域為預訓練模型、資訊抽取和魯棒模型。在高水準國際學術期刊和會議上發表論文40餘篇，主持國家自然科學基金、電腦學會、人工智慧學會的多個基金項目。獲得錢偉長中文資訊處理科學技術一等獎、中國中文資訊學會優秀博士論文獎、COLING 2018最佳論文提名獎、NLPCC 2019傑出論文獎，入選第七屆中國科協青年人才托舉工程，入選上海市2023年度“科技創新行動計畫”啟明星專案，獲得2023年度世界人工智慧大會雲帆獎。 鄭銳 復旦大學電腦科學技術學院博士生，導師為張奇教授。研究興趣包括大模型對齊、魯棒性等。MOSS-RLHF開源專案負責人，文本魯棒性評測工具TextFlint的核心貢獻者，在ACL、EMNLP、COLING等國際會議上發表學術論文十餘篇。 黃萱菁 復旦大學電腦科學技術學院教授、博士生導師。主要從事人工智慧、自然語言處理和資訊檢索研究。兼任中國中文資訊學會理事，中國電腦學會自然語言處理專委會副主任，中國人工智慧學會女科技工作者委員會副主任，計算語言學學會亞太分會副主席，亞太資訊檢索學會指導委員會委員。承擔國家重點研發計畫課題、國家自然科學基金等多個專案，在國際重要學術刊物和會議上發表論文180餘篇。獲得錢偉長中文資訊處理科學技術一等獎、上海市育才獎、人工智慧全球女性學者、福布斯中國科技女性等多項榮譽。
目錄 第 1 章 緒論 1.1 大型語言模型的基本概念 1.2 大型語言模型的發展歷程 1.3 大型語言模型的建構流程 1.4 本書的內容安排 第 2 章 大型語言模型基礎 2.1 Transformer 結構 2.2 生成式預訓練語言模型 GPT 2.3 大型語言模型的結構 2.4 實踐思考 第 3 章 大型語言模型預訓練資料 3.1 資料來源 3.2 資料處理 3.3 資料影響分析 3.4 開放原始碼資料集 3.5 實踐思考 第 4 章 分散式訓練 4.1 分散式訓練概述 4.2 分散式訓練的平行策略 4.3 分散式訓練的叢集架構 4.4 DeepSpeed 實踐 4.5 實踐思考 第 5 章 有監督微調 5.1 提示學習和語境學習 5.2 高效模型微調 5.3 模型上下文視窗擴展 5.4 指令資料的建構 5.5 DeepSpeed-Chat SFT 實踐 5.6 實踐思考 第 6 章 強化學習 6.1 基於人類回饋的強化學習 6.2 獎勵模型 6.3 近端策略最佳化 6.4 MOSS-RLHF 實踐 6.5 實踐思考 第 7 章 大型語言模型應用 7.1 推理規劃 7.2 綜合應用框架 7.3 智慧代理 7.4 多模態大模型 7.5 大型語言模型推理最佳化 7.6 實踐思考 第 8 章 大型語言模型評估 8.1 模型評估概述 8.2 大型語言模型評估系統 8.3 大型語言模型評估方法 8.4 大型語言模型評估實踐 8.5 實踐思考 參考文獻 索引
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