生成式AI開發揭秘：大模型詳解

《生成式AI開發揭秘：大模型詳解》采用了通俗易懂的語言來詳細講解了基於大模型的生成式AI開發技術，涵蓋自然語言處理、語音識別及計算機視覺與圖像生成等不同領域。?在比對生成式AI與判別式AI的基礎之上，講解了大模型的基礎知識及相關應用技巧，從文本向量化入手深入剖析了轉換器（transformer）架構的各項核心技術，通過豐富的示例闡述了大模型處理相關任務時的代碼實現、模型加載、數據預處理和流水線等機制。?深入探討了在大模型部署過程中對算力及存儲需求的估算方法，揭示了模型性能與模型規模之間的冪律關系。?詳細介紹了大模型的分布式預訓練技術與高效的參數微調方法，還針對大模型對齊人類偏好的一些技術和算法進行了專門講解。?為了降低加載和運行大模型的門檻，本書大部分示例會選用經過優化後的壓縮模型，可直接在普通電腦上運轉起來，以降低讀者學習過程中的實驗成本。不論對於機器學習領域的研究者，還是生成式AI的開發者，本書都是良好的參考讀物和入門教程。 《生成式AI開發揭秘：大模型詳解》是一本介紹生成式AI開發技術的全景圖書，從生成式AI基本概念開始帶領讀者逐步走上AI開發之路，一步一步揭開生成式AI開發的神秘面紗。閱讀本書並不需要專業的人工智能技術背景，只要對機器學習有 基本的理解，並且有一定的編程經驗即可讀懂書中大部分內容。