从零构建大模型 算法训练与微调
作 者 :梁楠著
出版发行 : 北京:清华大学出版社 , 2025.04
ISBN号 :978-7-302-68561-6
页 数 : 286
原书定价 : 99.00
开本 : 16开
中图法分类号 : TP18 ( 工业技术->自动化技术、计算机技术->自动化基础理论->人工智能理论 )
内容提要:
本书是一本系统且实用的大模型构建指南,旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。本书共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念;并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程,以及BERT模型的预训练和微调技术。同时,也对ViT(视觉Transformer)模型的架构、训练方法,以及高阶微调策略如AdapterTuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外,还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化(包括混合精度训练和分布式训练)、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度,以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后,通过应用案例,展示了模型训练和微调的完整流程,助力读者将理论知识转化为实践技能。全书注重理论与实践的结合,适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的研发人员、高校学生,也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。
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