内容简介

本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了开发大模型程序的方法和流程。全书共12章，分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术， AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，是学习大模型开发的实用教程。

本书适用于已经了解Python基础开发的读者，以及想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。

图书在版编目(CIP)数据

大规模语言模型开发基础与实践 / 王振丽编著. 北京 : 北京大学出版社, 2024. 8. -- ISBN 978-7-301-35259-5

Ⅰ. TP391

中国国家版本馆CIP数据核字第20247RA513号

书 名 大规模语言模型开发基础与实践

DAGUIMO YUYAN MOXING KAIFA JICHU YU SHIJIAN

著作责任者 王振丽 编著

责 任 编 辑 王继伟 蒲玉茜

标 准 书 号 ISBN 978-7-301-35259-5

出 版 发 行 北京大学出版社

地 址 北京市海淀区成府路205号 100871

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