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商品簡介
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本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，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應用。
本書分為兩篇：
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、訓練方法到特定應用，包括但不限於Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、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、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據並行、模型並行和混合精度訓練等。
應用實戰篇 聚焦於深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用Stable Diffusion進行圖像生成和Code Llama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。
本書分為兩篇：
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、訓練方法到特定應用，包括但不限於Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、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、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據並行、模型並行和混合精度訓練等。
應用實戰篇 聚焦於深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用Stable Diffusion進行圖像生成和Code Llama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。
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