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Python预训练视觉和大语言模型

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[美]艾米丽·韦伯（EmilyWebber） / 清华大学出版社 / 2025-01 / 平装

售价 17.00 2.8折

定价￥59.80

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图书 > 计算机与互联网
Python预训练视觉和大语言模型
作者: [美] 艾米丽·韦伯（EmilyWebber）

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2025-01

版次: 1

ISBN: 9787302678311

定价: 59.80

装帧: 平装

开本: 32开

页数: 260页

字数: 265千字
内容简介：

●为预训练和微调寻找合适的用例和数据集
●使用定制的加速器和GPU,为大规模训练做好准备
●配置AWS和SageMaker环境,优选限度地提高性能
●根据模型和约束条件选择参数
●使用多种并行方式分发模型和数据集
●利用作业重启、间歇性健康检查等方式避开陷阱
●定性和定量地评估模型
●部署模型，在运行时进行改进和监控

作者简介：

Emily Webber是AWS的首席ML专家解决方案架构师，专门从事大型语言和视觉模型的分布式训练。Emily在AWS社区广为人知，在YouTube上发布了由16个视频组成的SageMaker系列，视频播放量高达21.1万次。Emily曾在2019年伦敦人工智能大会上发表过主题演讲。

目录：

第I部分预训练前

第1章预训练基础模型简介3

1.1预训练和微调艺术4

1.2Transformer模型架构和自注意力6

1.3先进的视觉模型和语言模型8

1.3.1截至2023年4月的视觉模型9

1.3.2对比预训练与自然语言监督11

1.3.3截至2023年4月的语言模型12

1.3.4语言技术重点——因果建模和缩放法则14

1.4编码器和解码器15

1.5本章小结17

第2章数据集准备：第1部分19

2.1为基础建模寻找数据集和用例19

2.2你的数据集有多大区别23

2.2.1使用缩放法则调整数据集的大小25

2.2.2基础——神经语言模型的缩放法则26

2.3偏差检测和减少28

2.4增强数据集——多语言、多模态和增强30

2.5本章小结32

第3章模型准备35

……

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