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| 編輯推薦： |
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可学AI团队倾力打造，带领读者以极低的门槛快速入门大模型；涵盖从神经网络到Transformer架构再到GPT模型构建的完整知识体系；通过案例手把手带领读者实际体验一个真实大模型的完整构建流程；赠送教学视频、教学PPT、源代码等超值配套资源；提供QQ群、公众号等完善的售后服务渠道；本书特色：内容全面：涵盖从神经网络快速入门到Transformer架构解析，再到GPT模型构建实战等方方面面的知识，帮助读者全面学习大模型构建的完整知识体系。门槛极低：手把手带领读者推导公式并动手写代码，通过实践加深读者对知识的理解，帮助读者理解GPT的基本原理，从而大幅降低大模型的学习门槛。轻松上手：基于作者多年的AI授课经验打造的神经网络入门课程体系编写，通过通俗易懂的完整案例，手把手带领读者轻松入门大模型。图文并茂：结合160多幅示意图进行讲解，用图文并茂的方式直观地介绍大模型的基本原理与构建过程，帮助读者透彻地理解所学知识。实用性强：结合大量的Python代码示例讲解，带领读者上手实践，并详解一个有2700万个参数的极简开源大模型MiniMind的构建，手把手带领读者实际体验一个真实大模型的构建流程。
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| 內容簡介： |
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《从零开始写大模型：从神经网络到Transformer》结合丰富的图示和程序示例，全面、系统地介绍大模型的基本原理，并通过一个极简大语言模型构建案例带领读者上手实践。本书学习门槛极低，即便零基础的读者，也能在本书的引领下比较轻松地掌握大模型的基本知识体系，并理解大模型的基本原理，从而为日后进一步学习打好基础。《从零开始写大模型：从神经网络到Transformer》提供配套教学视频、源代码和教学PPT等超值配套资源，以方便读者高效、直观地学习。《从零开始写大模型：从神经网络到Transformer》共20章，分为5篇。第1篇神经网络快速入门，介绍神经网络的基础和结构；第2篇Transformer架构基础，介绍几种经典的编解码架构、Tokenization基础知识、Transformer架构涉及的数学概念；第3篇Transformer模型剖析，首先介绍大语言模型的概念和参数规模，然后介绍Transformer的词汇输入模块、注意力机制模块和输出模块，最后介绍基于Transformer架构的模型训练过程、推理过程、优化方法和超参数；第4篇Transformer进阶，首先介绍如何使用Python实现一个简单的Transformer架构，然后介绍BERT和GPT两种经典大语言模型，最后给出国内一些大公司的高频面试题；第5篇GPT模型完全体验之MiniMind，详细介绍一个开源极简大语言模型MiniMind的项目情况、代码结构，以及安装、训练、微调与推理过程等，带领读者体验大语言模型的完整构建过程。《从零开始写大模型：从神经网络到Transformer》内容丰富，通俗易懂，案例典型，讲解深入浅出，特别适合零基础学习大模型的读者阅读，也适合IT领域或其他领域向AI转型但缺乏基础的程序员、工程师等相关从业人员阅读，还适合高等院校和培训机构作为大模型的入门教材或教学参考书。
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| 關於作者： |
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王双，博士，毕业于中国科学院大学。现任教于武汉纺织大学，兼任可学AI的顾问。自2017年起教授人工智能的相关课程，对PINN和AIGC的相关理论与应用有深入的研究，熟练掌握AIGC的相关原理、工具与开发技巧，熟悉AIGC的各种场景应用，主持开发了高校AIGC实训中心平台。已为多所高等院校提供AIGC相关课程、师资、平台综合解决方案。主持编写并出版了《AI绘画大师之道：轻松入门》和《AI绘画全场景案例应用与实践》等图书。牟晨，毕业于西安石油大学，现任可学AI研发工程师。对现有大语言模型涉猎较深，精通常见开源模型的本地部署与工程化应用，技巧娴熟，为多所高校讲授GPT通识课程。王昊怡，毕业于武汉纺织大学，现任可学AI研发工程师。拥有丰富的智能体开发经验，精通RAG本地知识库与常见开源模型微调，为多所高校讲授GPT通识课程。
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