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这本指南是一本关于大型语言模型(LLMs)的全面手册,从基础理论到实践应用,提供了详尽的指导。它不仅介绍了LLMs的发展历程,从早期的词袋模型到Transformer架构,还深入探讨了分词、嵌入和Transformer的关键技术。书中通过丰富的代码示例和图表,使读者能够深入理解并应用这些技术。 内容涵盖了LLMs在分类任务、文本生成、搜索检索和多模态应用等多个场景下的实际应用。例如,如何利用预训练的LLMs进行情感分析、主题分类,以及文本生成技术如GPT和Llama系列。同时,书中还讨论了如何通过对比学习和不同的损失函数来训练和微调文本嵌入模型,以及如何对分类和生成模型进行微调。 本书免费获取地址: 关注下方公众号“大模型科技说”回复关键字“lgt24”获取下载地址。
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