【導讀】 本書旨在提供全面而深入的技術與實踐指南，幫助讀者應對這些挑戰。為此，我盡力使書中的內容深入淺出，既詳細解釋復雜演算法的原理，又直觀展示它們在現實世界中的具體套用。從基礎到高級，從理論到實踐，本書旨在成為連線兩側的橋梁，幫助讀者在人工智能的浪潮中乘風破浪，一往無前，並且激勵和引導更多的人走上AI技術探索之路。
活動2024-10-05 22:00結束！
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【 多模態大模型：演算法、套用與微調 】1本
編輯推薦-內容簡介
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編輯推薦
（1）內容權威：作者為一線的LLM研究及實踐者，本書受到多位研究專家、科技公司管理者的好評及推薦。全面覆蓋了多模態大模型的演算法原理和套用實戰，從基礎到高級，涵蓋Transformer、GPT系列、深度生成模型等前沿技術，詳盡介紹了預訓練模型、分布式訓練等重要內容。
（2）質素可靠：書中包含豐富的專案案例。透過具體實戰專案，如Stable Diffusion進行影像生成和Code Llama進行程式碼生成，展示了大模型的實際部署和最佳化過程，並強調了微調技術的細節，確保讀者能夠在實際操作中有效套用所學知識。
（3）收獲切實：透過閱讀本書，你將：1）深入了解多模態大模型的架構、原理及套用；2）掌握大模型的實際部署和最佳化技巧；3）獲得詳細的微調技術指導，提升在深度學習模型領域的實戰能力和職業競爭力。
內容簡介
本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的演算法原理和套用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及套用。
本書分為兩篇：
演算法原理篇 詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定套用，包括但不限於Seq2Seq結構、位置編碼、註意力機制、殘留誤差連線、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的湧現能力、模型參數和通訊數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據並列、模型並列和混合精度訓練等。
套用實戰篇 聚焦於深度學習模型的實際套用，特別是文本和影像生成，以及程式碼生成的套用實戰。透過具體實戰專案，如利用Stable Diffusion進行影像生成和Code Llama進行程式碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型套用框架。
