主要观点总结
该文章主要介绍了一本关于生成式人工智能的实用指南，涵盖了用例定义、模型选择、微调和部署等内容。文章还提到了与该书相关的资源，如资源目录、大模型前沿系列课、大模型顶会idea、大模型限时免费用以及双12科研盛典的优惠活动。
关键观点总结
关键观点1: 书籍内容介绍
该书重点介绍转换器和扩散模型，涵盖生成式人工智能项目的生命周期，包括用例定义、模型选择、微调和部署等。旨在帮助读者将生成式人工智能应用于业务用例，提供实用工具和概念，利用预训练的大型语言模型的能力。
关键观点2: 书籍特色
该书以直观的方式介绍理论概念，包含大量的代码示例和插图。读者可以在 Google Colaboratory、Kaggle 或 Hugging Face Spaces 等服务上运行最少的设置来学习和实践。该书也强调理论与实践结合，包括如何使用开源库进行代码探索和研究现有项目。
关键观点3: 书籍相关资源
文章提到了与书籍相关的多种资源，包括资源目录、大模型前沿系列课、大模型顶会idea、大模型限时免费用以及双12科研盛典的优惠活动等。
文章预览
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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