📖 书目详情
解构大语言模型—从线性回归到通用人工智能
| 著者 | 唐亘著 |
| ISBN | 9787121477409 |
| 中图分类 | TP391 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2024 |
| 页码 | 18,414页 |
| 价格 | ¥159.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8/10
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📝 内容简介
本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型。在模型的结构方面，涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型；在模型的数据基础方面，既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感。
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