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题名/责任者:

MindSpore大语言模型实战/陈雷编著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-115-64440-4/CNY59.80

载体形态项:

161页:图;26cm

丛编项:

MindSpore计算与应用丛书

个人责任者:

陈雷 编著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

一般附注:

工信知识赋能工程

责任者附注:

陈雷, 加拿大滑铁卢大学计算机博士。现担任香港科技大学 (广州) 信息枢纽院长, 数据科学与分析学域讲座教授, 广州市大数据智能重点实验室主任。研究方向包括数据驱动的人工智能、大数据分析、知识图谱、众包、区块链、图数据库、概率和不确定数据库, 以及时空和时间序列数据库。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书首先详细讲解Transformer的基本原理、架构及实现方法; 然后介绍由Encoder-Only到Decoder-Only的技术路线发展过程中对应的BERT、GPT等大模型; 接下来介绍大模型在部署、训练、调优过程中涉及的各种关键的技术, 如自动并行、预训练与微调、RLHF等, 并提供相应的实践指导; 最后以开源大模型BLOOM、LLaMA为样例介绍整个架构和实现过程, 帮助读者理解并构建、部署自己的大模型。

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