大模型应用开发 RAG实战课
在大模型逐渐成为智能系统核心引擎的今天,检索增强生成(RAG)技术为解决模型的知识盲区以及提升响应准确性提供了关键性的解决方案。
《Transformer大模型:原理、实践及应用》(陈喆) Transformer是大语言模型等大模型的现阶段主要架构。本书从原理的角度系统地讲解序列监督学习、序列聚合、注意力机制、Transformer层及3种类型的Transformer架构,从应用的角度讲解并演示如何在自然语言处理、计算机视觉、信号处理、推荐系统、深度强化学习等领域使用Transformer架构完成文本分类、文本生成、机器翻译、语音识别、语音合成、图像分类、图像说明、视频分类、视频预测等任务,并从实践的角度通过47个循序渐进的实验引领读者使用PyTorch框架独立编程实现上述方法和架构,完成上述任务。 本书不仅适合作为相关
Transformer是大语言模型等大模型的现阶段主要架构。本书从原理的角度系统地讲解序列监督学习、序列聚合、注意力机制、Transformer层及3种类型的Transformer架构,从应用的角度讲解并演示如何在自然语言处理、计算机视觉、信号处理、推荐系统、深度强化学习等领域使用Transformer架构完成文本分类、文本生成、机器翻译、语音识别、语音合成、图像分类、图像说明、视频分类、视频预测等任务,并从实践的角度通过47个循序渐进的实验引领读者使用PyTorch框架独立编程实现上述方法和架构,完成上述任务。 本书不仅适合作为相关专业本科生及研究生的专业课教材,也适合相关领域的从业者、科研人员及大模型应用爱好者参考。
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