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大语言模型开发:用开源模型开发本地系统
" 本书旨在帮助读者理解开源大语言模型的架构、训练和推理过程,以及相关的源代码。主要研究对象是Meta开源的Llama模型。本书从Python Numpy实现单层感知机和神经网络开始,逐步讲解了如何实现Transformer模型和Llama模型。此外,本书还介绍了增量预训练模型、监督微调和人类反馈强化学习等模型训练过程。对于私有知识的加入,书中重点介绍了监督微调,也介绍了RAG中词向量的计算。本书采用循序渐进的方式,通过功能框图、代码分解执行、执行结果显示、背景知识补充等手段帮助读者理解模型和算法。
本书的核心读者群体定位为大语言模型应用的开发人员,特别适合那些想从计算机视觉转向自然语言处理的人。此外,本书还适合作为大学本科生及研究生相关课程的参考教材使用。"
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