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计算机理论

理解大语言模型:学习其基本思想和技术

作者：(斯里)蒂姆拉·阿马拉通加著何明,邹

出版社：西安交通大学出版社出版时间：2024-08-01

开本： 32开 页数： 180

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

理解大语言模型:学习其基本思想和技术版权信息

ISBN：9787569338812
条形码：9787569338812 ; 978-7-5693-3881-2
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

理解大语言模型:学习其基本思想和技术本书特色

大语言模型的出现给通用人工智能带来了曙光，它在赋能各行各业时可极大提高行业生产力和工作效率。但也有学者认为，思维的存在独立于语言，大模型强大的自然语言处理能力并不代表它有复杂的决策推理能力。仁者见仁，智者见智，深入了解大模型的运行机理及相关技术，将有助于读者做出自己的判断。 ——中国工程院戴浩院士本书围绕大语言模型，从发展历程、基本概念和典型应用等方面进行了系统剖析，能够帮助读者掌握大语言模型的相关基础理论，具有很好的科普作用，一定会激发广大读者探索利用大语言模型展开应用的热情。 —— 中国工程院费爱国院士

理解大语言模型:学习其基本思想和技术内容简介

随着人工智能技术飞速发展，近两年出现了以chatGPT为代表的智能化程度极高的处理工具，支撑它们的关键技术就是大语言模型（LLM）。大语言模型（LLM）是人工智能在自然语言处理领域的应用，也是人工智能的*新前沿，源于自然语言处理（NLP）和深度学习的研究发展。本书首先介绍了大语言模型的基本情况，讲述了自然语言处理的发展历史、基本概念和主要任务。以一种重要的大语言模型Transformer模型为例介绍了大建模语言的基础模型、应用方法、过拟合问题等。*后介绍了生成式预训练Transformer模型、Meta人工智能大语言模型等几种常用的大语言模型。

理解大语言模型:学习其基本思想和技术目录

第1章绪论 1.1 人工智能简史 1.2 大语言模型所处的地位 1.3 小结第2章自然语言处理的前世今生 2.1 自然语言处理的历史形式语法转换语法与生成语法句法解析语境与语义语言理解知识工程概率模型隐马尔可夫模型统计语言模型 *大熵模型条件随机场大型注释语料库词义消歧机器翻译信息检索统计方法大型文本语料库的可用性自然语言处理任务的监督学习命名实体识别情感分析词嵌入简介深度学习与神经网络在现实世界的应用中部署 2.2 自然语言处理的任务 2.3 自然语言处理的基本概念词元化语料库与词库词嵌入 2.4 语言建模 N元语言模型神经语言模型 2.5 小结第3章 Transformer模型 3.1 注意力机制 3.2 Transformer架构编码器解码器缩放点积多头注意力 3.3 小结第4章大语言模型大在哪？ 4.1 如何使Transformer模型成为大语言模型参数数量数据规模计算能力微调和任务自适应能力为什么参数很重要计算需求过拟合的风险模型大小数据的规模 4.2 大语言模型的类型基于架构的分类基于训练目标的分类基于使用的分类 4.3 基础模型在广泛数据上进行预训练微调和灵活性迁移学习规模经济通用能力微调功能迁移学习规模经济快速部署跨学科应用减少训练开销持续适应性人工智能的民主化 4.4 应用大语言模型提示工程微调 4.5 小结第5章流行的大语言模型 5.1 生成式预训练Transformer模型 5.2 基于Transformer模型的双向编码器表示 5.3 Pathways语言模型 5.4 大语言模型Meta AI 5.5 小结第6章挑战、机遇和误区 6.1 大语言模型与超人工智能的挑战人工智能的级别超人工智能带来的人类存亡风险大语言模型适用的场景 6.2 误解与滥用 6.3 机遇 6.4 小结

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理解大语言模型:学习其基本思想和技术作者简介

[斯里兰卡]蒂姆拉·阿马拉通加是培生集团斯里兰卡公司的高级软件架构师，拥有超过15年的行业经验。他也是人工智能、机器学习、教育深度学习和计算机视觉领域的发明家、作家和研究员。蒂姆拉拥有斯里兰卡科伦坡大学计算机科学理学硕士学位和信息技术学士学位。他也是TOGAF认证的企业架构师。他为在线学习平台申请了三项专利(动态神经网络和语义学领域)。他出版了三本关于深度学习和计算机视觉的书。

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