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深入淺出Embedding:原理解析與應(yīng)用實踐
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這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南,由資深的AI技術(shù)專家和高級數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫,得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評和推薦。在內(nèi)容方面,本書理論與實操兼顧,一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化,一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個重要場景的應(yīng)用實踐;在寫作方式上,秉承復(fù)雜問題簡單化的原則,盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,盡量采用可視化的表達(dá)方式,旨在降低本書的學(xué)習(xí)門檻,讓讀者能看得完、學(xué)得會。全書一共16章,分為兩個部分:第1部分(第1~9章)Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎(chǔ)知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù),如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等,重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進(jìn)版本等。第二部分(第10~16章)Embedding應(yīng)用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用,包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)性,如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中,如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬字

大型語言模型實戰(zhàn)指南:應(yīng)用實踐與場景落地
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這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析大模型的基礎(chǔ)理論、算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)構(gòu)造流程、模型微調(diào)方法、偏好對齊方法的著作,也是一本能手把手教你構(gòu)建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應(yīng)用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內(nèi)主流大模型團隊的負(fù)責(zé)人的高度評價和鼎力推薦。具體地,通過本書你能了解或掌握以下知識:(1)大型語言模型的基礎(chǔ)理論,包括常見的模型架構(gòu)、領(lǐng)域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。(2)大模型微調(diào)的關(guān)鍵步驟:從數(shù)據(jù)的收集、清洗到篩選,直至微調(diào)訓(xùn)練的技術(shù)細(xì)節(jié)。(3)大模型人類偏好對齊方法,從基于人工反饋的強化學(xué)習(xí)框架到當(dāng)前主流的對齊方法。(4)通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應(yīng)用。(5)通過開源模型在多種場景下搭建大模型應(yīng)用,包括:表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架構(gòu)建一個AutoGPT應(yīng)用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體,提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼,方便讀者理解和實操。總之,不管里是想深入研究大模型本身,還是進(jìn)行大模型相關(guān)應(yīng)用搭建,本書都應(yīng)該能給你頗具價值的技術(shù)啟發(fā)與思考,讓你在大模型的路上快速前行,少走彎路。

劉聰 沈盛宇 李特麗 杜振東 ·人工智能 ·11.2萬字

AI輔助編程實戰(zhàn)
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本書深入探討了AI(人工智能)如何革新軟件開發(fā)領(lǐng)域,從AI輔助編程的演變、優(yōu)勢與挑戰(zhàn)到具體的工具與技術(shù)實現(xiàn),為開發(fā)者打開了一個全新的世界。全書共10章,第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起;第2章深入技術(shù)細(xì)節(jié),解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理;第3章討論了提示工程的重要性,以及如何與AI工具進(jìn)行有效溝通;第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例,展示了AI在實際開發(fā)中的應(yīng)用;第6章擴展到通用大語言模型,如ChatGPT和GPT-4,探討了它們在日常任務(wù)處理中的應(yīng)用;第7章和第8章覆蓋了軟件開發(fā)的早期階段和代碼編寫過程,展示了AI如何輔助決策、提高學(xué)習(xí)效率和代碼質(zhì)量;第9章討論了調(diào)試、測試和部署過程中AI的作用;第10章總結(jié)了AI輔助編程的一些啟示,包括學(xué)習(xí)曲線、優(yōu)勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發(fā)者、編程愛好者、技術(shù)項目經(jīng)理、高等院校計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生及對AI在編程領(lǐng)域的應(yīng)用感興趣的專業(yè)人士閱讀。

(美)湯姆·陶利 ·人工智能 ·11萬字

ChatGPT漫談
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本書深度探討了構(gòu)建和訓(xùn)練ChatGPT模型涉及的核心技術(shù),以及ChatGPT在各種實際應(yīng)用中的作用。全書精心劃分為三部分,其中第1章為第1部分,第2章為第2部分,第3章和第4章為第3部分。首先,詳細(xì)闡述了機器學(xué)習(xí)的歷史演變與各種學(xué)習(xí)范式,同時也揭示了在人工智能生成內(nèi)容(AIGC)領(lǐng)域下,圖像處理和自然語言處理技術(shù)的歷史發(fā)展趨勢;接下來,對ChatGPT的運行機制和關(guān)鍵算法進(jìn)行深度解析,包括大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)、上下文學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、涌現(xiàn)機制等,引導(dǎo)讀者深刻理解ChatGPT的本質(zhì)和相應(yīng)算法原理;最后,從應(yīng)用角度出發(fā),展示了ChatGPT在推動生產(chǎn)力變革方面的潛力,全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫(yī)療等行業(yè)的影響和未來前景。閱讀本書后,讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務(wù)不同層次的讀者。對于初學(xué)者,它可作為一部理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的入門教材;對于從事自然語言處理研究、應(yīng)用實踐的科研人員和工程技術(shù)人員,它提供了深度的理論洞見和實踐參考;對于那些在文本工作領(lǐng)域從業(yè)的人士,本書同樣有著重要的參考價值。

邱才明 凌澤南 馮湛搏 楊昊編著 ·人工智能 ·10.8萬字

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