【人工智能领域优质书籍】实战AI大模型

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【文末送书】今天推荐一本人工智能领域好书《实战AI大模型》

导语

人工智能领域资深专家尤洋老师倾力打造,获得了李开复、周鸿祎、颜水成三位大咖鼎力推荐,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜Top1的宝座。

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书籍亮点

1.全面Al知识结构:
从基础理论到最前沿的实践应用,全面覆盖了’Al大模型领域,包括Transformer模型、 BERT、
ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、 RLHF、ChatGPT、 GPT-4、 Google的PaLM以及视觉模型等关键技术。

2.独创的高效并行系统:
深入解析底层工具Colossal-. AI的技术应用,展示如何以最低成本实现大规模AI模型的高效训
练和部署。

3.系统的配套实战教程:
提供详细的模型训练步骤和案例分析,让理论知识得以实际应用。提供了丰富的实战教程和步
骤详解,使读者能够从理论走向实践,学习如何训练和优化大型AI模型。

4.适合不同层次的读者:
不论是经验丰富的Al实践者,还是刚刚踏入AI世界的初学者,《AI实战大模型》 都提供了丰富
的知识和技能,帮助读者在Al领域取得成功。


初学者必备

在当前Al大模型技术不断渗透工业和商业领域的同时,这些技术的快速发展也带来了挑战-对于Al初学者来说,较高的技术门槛使得迈出入i门的第一步变得愈发艰难; 大模型的复杂性和技术的不断更新,如何迅速理解不端更新迭代的大模型,准确地掌握这些技术,也成为不小的挑战。对于行业工作者来说,问题在于如何高效地利用这些先进技术,以降低成本,提高效率,并在竞争激烈的市场中获得优势。他们需要找到最佳实践和策略,以充分利用大模型的能力,从而推动产业的发展。

在这个以数据为驱动、技术不断进步的时代,尤洋教授的《实战Al大模型》一书便成为了一个
值得关注的资源。

  • 作者尤洋是加州伯克利大学博士,新加坡国立大学计算机系的校长青年教授。他曾创造
    ImageNet、BERT、 AlphaFold、 ViT训练速度的世界纪录,相关技术被广泛应用于谷歌,微
    软,英特尔,英伟达等科技巨头。

  • 他曾获IPDPS最佳论文、ICPP最佳论文、AAAl杰出论文、清华大学优秀毕业生、西贝尔奖学
    金、ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship、LotfiA. Zadeh Prize、
    ACM Doctoral Dissertation Award Candidate、福布斯30岁以下精英榜(亚洲)、IEEE-CS
    超算杰出新人奖等。

  • 他曾任职于谷歌、微软、英伟达、英特尔、IBM等国际知名厂商。

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尤洋认为,只有掌握了深度学习的基本概念、经典算法和网络架构,才能更好地理解和应用AI大模型。

这就是尤洋写这本《实战AI大模型》的初衷和目标。他希望通过这本书,为读者提供一份详细的指南和参考,提供一个理论与实践相结合的全面视角,让读者能够理解并运用AI大模型。

在尤洋的观点中,每个模型,无论是BERT、GPT或PaLM,都是人工智能技术演进的结晶,背后包含了深厚的理论基础和实践经验。也正因如此,他选择对每种模型进行单独讨论,以确保对每种模型的深度和广度都有充分的覆盖。

对于训练这些模型所需的技术,书中进行了全面的介绍。从高性能计算(HPC)到并行处理,从大规模优化方法到内存优化,每一种技术都是精心挑选并深入研究的,它们是AI大模型训练的基石,也是构建高性能AI系统的关键。

例如:

Transformer模型通过其独特的“注意力机制”在自然语言处理(NLP)领域成为核心,显著提升了机器理解和生成文本的准确性;

BERT模型通过双向训练机制增强了文本处理的准确性和灵活性,广泛应用于语言理解任务;

ALBERT模型作为BERT的优化版,以更高的效率和更小的模型尺寸解决了NLP挑战;

T5模型展示了统一框架处理多种文本任务的能力,对AI系统的通用性有重要意义;

GPT系列以其强大的文本生成能力在NLP任务中取得重大进展;

Google的PaLM模型是大模型领域的里程碑,展示了AI在理解和生成人类语言方面的最新进展。

当然,本书的内容远不止此。除了详细介绍各个模型的原理、训练方法和应用场景外,本书还探讨了分布式系统、并行策略和内存优化等关键技术。

创新工场与零一万物的创始人兼CEO李开复对本书给予了高度评价:“这本书不仅深入浅出地阐释了AI大模型的核心概念,还紧密贴合AI 2.0这一有史以来最重要的技术革命。”

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