多模态大模型
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北京朝阳
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作者刘兆峰著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111754886
出版时间2024-06
装帧平装
开本其他
定价119元
货号4635511
上书时间2024-09-27
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商品详情
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目录
本书分为两篇。第一篇 (第1-4章) 主要介绍AIGC相关的算法原理, 涉及Transformer模型、GPT系列模型、深度生成模型、预训练模型。第二篇 (第5-9章) 将抽象的算法知识转化为实际应用, 并深入探讨如何利用这些先进技术来解决真实世界中的问题。首先, 从文本生成应用出发, 第5章探索ChatPDF的实战应用, 第6章则掀开DeepSpeed-Chat的神秘面纱。接下来, 进入图像生成算法实战, 第7章以Stable Diffusion微调为核心, 介绍LoRA参数高效微调技术, 探讨如何进行数据收集、模型训练与测试, 并深入探讨各种高效便捷的实战应用, 如Stable Diffusion WebUI和可控扩散模型ControlNet。然后, 把目光转向代码生成算法, 第8章介绍Code Llama微调技术, 并深入探讨代码生成模型的各种应用场景。
内容摘要
本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。
本书分为两篇：
算法原理篇 详细介绍了优选的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。
应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。
主编推荐
（1）内容权威：作者为一线的LLM研究及实践者，本书受到多位研究专家、科技公司管理者的好评及推荐。全面覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，从基础到高级，涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型等前沿技术，详尽介绍了预训练模型、分布式训练等重要内容。
（2）质量可靠：书中包含丰富的项目案例。通过具体实战项目，如Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，展示了大模型的实际部署和优化过程，并强调了微调技术的细节，确保读者能够在实际操作中有效应用所学知识。
（3）收获切实：通过阅读本书，你将：1）深入了解多模态大模型的架构、原理及应用；2）掌握大模型的实际部署和优化技巧；3）获得详细的微调技术指导，提升在深度学习模型领域的实战能力和职业竞争力。
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