尤洋

《實戰AI大模型》是一本旨在填補人工智能(AI)領域(特別是AI大模型)理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎知識和關鍵技術，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和視覺模型等，並詳細解釋了這些模型的技術原理、實際應用以及高性能計算(HPC)技術的使用，如並行計算和內存優化。

同時，《實戰AI大模型》還提供了實踐案例，詳細介紹了如何使用Colossal AI訓練各種模型。無論是人工智能初學者還是經驗豐富的實踐者，都能從本書學到實用的知識和技能，從而在迅速發展的AI領域中找到適合自己的方向。



《實戰AI大模型》是一本旨在填補人工智能(AI)領域(特別是AI大模型)理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎知識和關鍵技術，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和視覺模型等，並詳細解釋了這些模型的技術原理、實際應用以及高性能計算(HPC)技術的使用，如並行計算和內存優化。

同時，《實戰AI大模型》還提供了實踐案例，詳細介紹了如何使用Colossal AI訓練各種模型。無論是人工智能初學者還是經驗豐富的實踐者，都能從本書學到實用的知識和技能，從而在迅速發展的AI領域中找到適合自己的方向。

尤洋

清華大學碩士，加州伯克利大學博士，新加坡國立大學計算機系校長青年教授（Presidential Young Professor）。曾創造ImageNet、BERT、AlphaFold、ViT訓練速度的世界紀錄，相關技術被廣泛應用于穀歌、微軟、英特爾、英偉達等科技巨頭。

近三年以第一作者身份在NIPS，ICLR，SC，IPDPS，ICS等國際重要會議或期刊上發表論文十余篇，曾以第一作者身份獲國際並行與分散式處理大會（IPDPS）的Best Paper Award（0.8%獲獎率）和國際並行處理大會（ICPP）的Best Paper Award（0.3%獲獎率），也曾以通訊作者身份獲得了國際人工智慧大會 (AAAI)的傑出論文獎（0.14%獲獎率）和國際計算語言學大會 (ACL)的傑出論文獎（0.86%獲獎率），總計發表論文近百篇。

曾獲清華大學優秀畢業生及當時清華大學計算機系數額最高的西貝爾獎學金，美國計算機協會（ACM）官網上唯一頒給在讀博士生的ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship，頒發給伯克利優秀畢業生的Lotfi A. Zadeh Prize。他被UC Berkeley提名為ACM Doctoral Dissertation Award候選人。他曾任職于穀歌，微軟，英偉達，英特爾，IBM，2021年入選福布斯30歲以下精英榜（亞洲）並獲得IEEE-CS超算傑出新人獎。