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深度學習
大語言模型通識 版權信息
- ISBN：9787111759843
- 條形碼：9787111759843 ; 978-7-111-75984-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大語言模型通識 本書特色
獲獎情況：浙江省普通本科高校“十四五”重點立項建設教材。 本書特色： 深入淺出介紹與分析，易于理解和掌握知識與應用場景。 注重AI思維與提高，建構大模型的基本觀念與技術。 針對性的“實踐與思考”環節，融入大模型發展進程。
大語言模型通識 內容簡介
隨著信息技術的發展，大語言模型已然成為自然語言處理領域的重要基石，并持續推動著人工智能技術的進步和社會應用的拓展。學習語言模型課程不僅有利于個人專業成長，更能對社會進步和技術創新產生積極影響。人工智能及其大語言模型技術，是每個高校學生甚至社會人所必須關注、學習和重視的知識與現實。 本書介紹的大語言模型知識主要包括：概述、大模型基礎、大模型的架構、數據標注、大模型預訓練數據、大模型的開發組織、分布式訓練、提示工程與微調、強化學習方法、基于大模型的智能體、大模型應用框架、技術倫理與限制、大模型的評估和大模型的健康未來等。 本書特色鮮明、易讀易學，適合高等院校、職業院校的人工智能、信息技術相關專業學生學習，也適合對人工智能以及大語言模型相關領域感興趣的讀者閱讀參考。
大語言模型通識 目錄
前言
課程教學進度表
第1章 概述
1.1 人工智能基礎
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的實現途徑
1.1.3 機器學習和深度學習
1.1.4 監督學習與無監督學習
1.2 大語言模型的定義
1.3 大語言模型形成基礎
1.3.1 Blockhead思維實驗
1.3.2 大模型的歷史基礎
1.3.3 基于Transformer模型
1.3.4 大模型的學習能力
1.3.5 大模型的世界模型問題
1.3.6 文化知識傳遞和語言支持
1.4 通用人工智能
1.4.1 什么是通用人工智能
1.4.2 大模型與通用人工智能
1.4.3 人工智能生成內容
[作業]
[實踐與思考]了解典型的開源大語言模型
第2章 大模型基礎
2.1 什么是語言模型
2.1.1 語言模型的定義
2.1.2 注意力機制
2.1.3 開源還是閉源
2.2 大模型發展三階段
2.2.1 基礎模型階段
2.2.2 他力探索階段
2.2.3 突破發展階段
2.3 Transformer模型
2.3.1 Transformer過程
2.3.2 Transformer結構
2.3.3 Transformer模塊
2.4 生成式預訓練語言模型GPT
2.5 大模型的結構
2.5.1 LLaMA的模型結構
2.5.2 LLaMA的注意力機制
[作業]
[實踐與思考]基于ChatGPT的免費工具：ChatAI小組件
第3章 大模型的架構
3.1 大模型生成原理
3.1.1 上下文學習
3.1.2 指令微調
3.1.3 零樣本/少樣本
3.1.4 深度學習架構
3.1.5 訓練策略及優化技術
3.2 多模態語言模型
3.2.1 多模態指令微調
3.2.2 多模態上下文學習
3.2.3 多模態思維鏈
3.2.4 大模型輔助視覺推理
3.3 應用技術架構
3.3.1 指令工程
3.3.2 函數調用
3.3.3 檢索增強生成
3.3.4 微調
……
第4章 數據標注
第5章 大模型預訓練數據
第6章 大模型的開發組織
第7章 分布式訓練
第8章 提示工程與微調
第9章 強化學習方法
第10章 基于大模型的智能體
第11章 大模型應用框架
第12章 技術倫理與限制
第13章 大模型的評估
第14章 大模型的健康未來
附錄 作業參考答案
參考文獻
展開全部
大語言模型通識 作者簡介
周蘇，男，1958年出生，蘇州人。浙江大學城市學院教授，清華大學訪問學者，科技部相關機構認證創新工程師（二級），清華大學《計算機教育》雜志“周蘇專欄”作者。周蘇教授的主要教學和研究方向為軟件工程、操作系統和多媒體技術等，僅從自1999年參加獨立學院工作以來，潛心體驗大眾化教育背景下的教學活動并探索其規律，認真踏實地進行教改研究，在教材研究與建設，教學方法改革與創新等方面積累了豐富的經驗。
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