《GPT图解大模型是怎样构建的》[80M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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- NLP技术脉络不清：从N-Gram到GPT-4，系统梳理自然语言处理技术的演进历程与关键突破。
- 大模型原理难懂：用生动笔触与插图讲解词向量、RNN、注意力机制、Transformer等核心原理。
- 缺乏动手实践：提供源代码，带领读者从零开始搭建语言模型，加深对技术的理解。
- ChatGPT神秘感强：揭示从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4的进化史与技术推手。
- 人工智能从业者：希望在NLP与大模型领域深耕，系统提升技术能力。
- 在校大学生：学习自然语言处理与深度学习，需要通俗易懂的入门读物。
- 想了解ChatGPT的人：对生成式AI好奇，希望理解大模型背后的原理。
- 转型AI的开发者：有编程基础，想进入大模型研发与应用领域。
- 按技术演进顺序阅读：从N-Gram逐步读到GPT-4，理解技术传承与演进逻辑。
- 重点攻克注意力与Transformer：这两章是理解GPT的核心，建议反复阅读并推导。
- 动手运行源代码：每课配套代码务必亲手运行，从零搭建模型加深理解。
- 结合思考题巩固：每课后的思考题用于检验理解，建议认真作答。
- NLP技术全貌：掌握从N-Gram到GPT-4的完整技术演进脉络与核心原理。
- 大模型构建能力：能够从零动手搭建语言模型，理解训练与推理过程。
- Transformer深度理解：透彻掌握注意力机制与Transformer架构的工作机制。
- GPT系列认知：理解初代GPT到ChatGPT再到GPT-4的进化逻辑与技术推手。
- AI前沿视野：建立对生成式AI与人工通用智能发展趋势的判断力。
📖 书籍简介
产品特色
编辑推荐
1、结构清晰，全面解读N-Gram至GPT-4等突破性技术，带读者轻松读懂NLP发展脉络，掌握AI核心，开启未来之旅！
2、书中含有多个插图及结构图，以生动的笔触、缤纷的图画，让技术细节变得轻松愉快，让读者能够轻松读懂知识，有趣，又有料！
3、配有丰富学习资料，提供源代码，带读者动手实操，搭建大模型，成为语言模型构建达人。
内容简介
人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。
本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。
无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。
作者简介
黄佳，笔名咖哥，新加坡科技研究局人工智能研究员。主攻方向为 NLP 大模型的研发与应用、持续学习、AI in FinTech。黄佳深耕人工智能领域多年，积累了丰富的科研项目和政府、银行、能源、医疗等领域 AI 项目落地实战经验，目前正与 PlatoX.AI 展开富有前景的技术合作。曾著有《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话》等多部热销书。同时，在极客时间开设专栏《零基础实战机器学习》《LangChain 实战课》，在深蓝学院开设视频课程“生成式预训练语言模型：理论与实战”。
📑 章节目录
- 序章：人工智能演进与NLP技术发展史
- 语言模型雏形：N-Gram与词袋模型
- 词的向量表示：Word2Vec与Embedding
- 神经概率语言模型与循环神经网络
- Seq2Seq编码器-解码器架构
- 注意力机制：点积、自注意力与多头注意力
- Transformer架构详解
- 从初代GPT到ChatGPT的演进
- GPT-4与人工通用智能的探索
- 动手搭建语言模型实战
- 大规模预训练与微调模式
- 提示与指令模式使用大模型
