《大模型基础》 pdf 21.20 MB

《大模型基础》是毛玉仁和高云君共同编写的教材，旨在系统介绍大规模机器学习模型的基础理论和技术实现。该书不仅涉及大模型的基本概念，还深入探讨了相关的技术细节、应用场景以及未来发展趋势，是学习和研究人工智能及深度学习领域的优秀参考资料。

主要内容概述：

1. 大模型的基本概念： 书中首先阐述了“大模型”这一概念的起源与发展，定义了大模型的特点及其在人工智能中的作用。大模型通常指的是参数规模庞大、训练数据广泛、计算资源要求极高的机器学习模型，涵盖了深度神经网络、预训练模型等典型案例。
2. 大模型的构建与训练： 作者详细介绍了大模型的构建流程，包括数据预处理、模型架构设计、训练策略等。书中特别强调了分布式训练、模型并行和数据并行等技术，讲解了如何在大规模计算环境下高效训练模型。
3. 优化与调优： 大模型的训练通常面临着过拟合、计算瓶颈、资源浪费等问题。书中介绍了常见的优化算法，如梯度下降法、Adam优化器等，此外，还涵盖了针对大模型的特定调优技巧，包括混合精度训练、正则化方法和超参数优化等。
4. 大模型的应用与案例分析： 本书通过丰富的实际案例分析，展示了大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的应用。特别是在深度学习、生成对抗网络（GANs）以及预训练模型（如GPT、BERT等）方面，书中给出了详细的解析和实践指南。
5. 未来发展趋势： 书的最后部分探讨了大模型的未来发展，包括更高效的模型压缩与加速技术、跨领域的多模态学习以及AI伦理问题等。这些内容帮助读者展望大模型技术的未来，尤其是在可持续性和资源优化方面的挑战与机遇。

特点与适用人群：

• 系统性与深度：本书系统地讲解了大模型的基础理论与前沿技术，内容涵盖了从模型设计、训练到应用的全方位知识，适合对大规模机器学习有深入兴趣的研究者和工程师。
• 实践性强：作者结合实际应用案例，帮助读者将理论知识与实践经验结合，提升对大模型技术的理解与应用能力。
• 适合广泛人群：本书适合计算机科学、人工智能、数据科学等专业的研究生及工程师，尤其是那些希望深入理解大模型技术的读者。

总体来说，《大模型基础》是一本内容全面、深入浅出的教材，适合希望了解和掌握大规模机器学习模型的读者，是人工智能领域的重要参考书籍之一。

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