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大模型实战:微调、优化与私有化部署
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简介
人工智能已在多个行业得到成功应用,大模型的应用已成为突破性进展的重要驱动力,而在特定垂直领域,如医疗、法律、金融等,大模型微调面临独特的挑战和需求。本书致力于大型语言模型微调与应用的关键技术,探讨两个热门应用方向:大模型的知识专业性和时效性。剖析了垂直领域大模型训练的背景及意义,探讨大模型在垂直领域的迁移学习、应用部署与效果评估等核心内容,结合实际案例,深入浅出地解析了每个环节的关键问题和解决方案,引领读者了解行业内最新研究成果与发展趋势,方便读者快捷地嫁接到各个行业。
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