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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調
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《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇,專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論,更注重實踐應用,通過豐富的案例和場景,引導讀者從理論走向實踐,真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案,內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時,《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材,助力培養新一代的大模型領域人才。

王曉華 ·人工智能 ·13萬字

Unity人工智能實戰(原書第2版)
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第1章探究幾個有趣的移動算法,這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發的轉向行為(steeringbehavior)原則,是絕大多數高級游戲和其他一些依賴于移動的算法(比如尋路算法家族)的基礎。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構來表示游戲世界的方法,以及幾個用于尋路的算法,每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術,這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲,并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理,解釋如何掌握NavMesh的強大之處,以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程,把不同的agent協調成一個整體,比如基于圖表(如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器:碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族,以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域,該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術,以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯 ·人工智能 ·5.1萬字

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