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作者简介
前言
第1章 深度学习中的AI大模型
1.1 AI大模型在人工智能领域的兴起
1.2 深度学习框架入门
第2章 分布式系统：AI大模型的诞生之所
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2.1 深度学习与分布式系统
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2.2 AI大模型训练方法
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2.3 异构训练
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2.4 实战分布式训练
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第3章 分布式训练：上千台机器如何共同起舞
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3.1 并行策略基础原理
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3.2 高级并行策略基础原理
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3.3 实战分布式训练
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第4章 AI大模型时代的奠基石 Transformer模型
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4.1 自然语言处理基础
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4.2 Transformer详解
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4.3 Transformer的变体与扩展
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第5章 AI大幅度提升Google搜索质量：BERT模型
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5.1 BERT模型详解
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5.2 高效降低内存使用的ALBERT模型
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5.3 BERT模型实战训练
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第6章 统一自然语言处理范式的T5模型
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6.1 T5模型详解
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6.2 统一BERT和GPT的BART模型
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6.3 统一语言学习范式的UL2框架
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6.4 T5模型预训练方法和关键技术
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第7章 作为通用人工智能起点的GPT系列模型
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7.1 GPT系列模型的起源
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7.2 GPT-2模型详解
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7.3 GPT-3模型详解
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7.4 GPT-3模型构建与训练实战
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第8章 兴起新一代人工智能浪潮：ChatGPT模型
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8.1 能与互联网交互的WebGPT
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8.2 能与人类交互的InstructGPT模型
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8.3 ChatGPT和GPT-4
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8.4 构建会话系统模型
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第9章 百花齐放的自然语言模型：Switch Transfomer和PaLM
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9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer
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9.2 PaLM模型：优化语言模型性能
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9.3 PaLM实战训练
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第10章 实现Transformer向计算机视觉进军的ViT模型
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10.1 Transformer在计算机视觉中的应用
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10.2 视觉大模型的进一步发展：Transformer与卷积的融合
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10.3 ViT模型构建与训练实战
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参考文献
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内容简介
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封底
更新时间：2024-05-11 19:51:03
完结共50章
倒序