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多模态大模型:算法、应用与微调
刘兆峰更新时间:2024-09-11 17:38:30
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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:详细介绍了先进的深度学习模型,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、StableDiffusion、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StableDiffusion进行图像生成和CodeLlama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。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
多模态大模型:算法、应用与微调最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- 9.5 本章总结
- 9.4.3 基本功能开发
- 9.4.2 配置应用
- 9.4.1 创建项目
- 9.4 后端应用搭建
- 9.3.3 语音合成模型:Sambert-Hifigan
- 9.3.2 语音识别模型:Whisper
- 9.3.1 Stable Diffusion WebUI部署
刘兆峰
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