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大规模语言模型:开发基础与实践
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简介
本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识,并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。全书分别讲解了大模型基础,数据集的加载、基本处理和制作,数据集的预处理,卷积神经网络模型,循环神经网络模型,特征提取,注意力机制,模型训练与调优,模型推理和评估,大模型优化算法和技术,AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度,内容丰富全面。
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