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介绍 本书是一本实用的生成式人工智能指南,重点介绍转换器和扩散模型。 它涵盖了 生成式人工智能项目的生命周期,包括用例定义、模型选择、微调和部署。 本书旨在帮助读者将生成式人工智能应用于他们的业务用例,为读者 提供实用工具和概念,帮助他们利用预训练的大型语言模型的能力,如拷贝写作、摘要等用例;构建高级的LLM流水线来聚类文本文档并探索主题;创建超越关键词搜索的语义搜索引擎;深入了解基础Transformer模型的架构,如BERT和GPT等。 通过本书,读者将学习到如何利用各种方法优化LLMs,从生成模型微调到对比微调和上下文学习,为特定应用定制最佳的语言模型。 01 资源目录 本书以直观的方式介绍了理论概念,其中包含大量的代码示例和插图,您只需进行最少的设置即可在 Google Colaboratory、Kaggle 或 Hugging Face Spaces 等服务
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