图解大模型

图解大模型
内容简介:

本书全程图解式讲解,通过大量全彩插图拆解概念,让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。

全书分为三部分,依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型(第1~3章),解析语言模型的核心概念,包括词元、嵌入向量及Transformer架构,帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型(第4~9章),介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展,提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型(第10~12章),探讨大模型的训练与微调方法,包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调,以适应特定需求。

本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础,只要会用Python,就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行,让学习过程更轻松。

作者简介:

Jay Alammar

Cohere总监兼工程研究员,知名大模型技术博客Language Models & Co作者,DeepLearning.AI和Udacity热门机器学习和自然语言处理课程作者。

Jay的图解系列文章“The Illustrated Transformer”“The Illustrated DeepSeek-R1”全网疯传,累积了几百万专业读者。

Maarten Grootendorst

IKNL(荷兰综合癌症中心)高级临床数据科学家,知名大模型技术博客博主,BERTopic等开源大模型软件包作者(下载量超百万),DeepLearning.AI和Udacity热门机器学习和自然语言处理课程作者。

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