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LLM語意理解與生成技術完全開發的圖書 |
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LLM語意理解與生成技術完全開發 作者:Jay Alammar / 譯者:楊新章 出版社:歐萊禮 出版日期:2025-09-19 語言:繁體中文 規格:平裝 / 432頁 / 18.5 x 23 x 2 cm / 普通級/ 全彩印刷 / 初版 |
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內容簡介:AI 語言技術的進步,正以前所未有的速度改變世界!
「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說,這本書都是寶貴的資源。」
—Andrew Ng(吳恩達),DeepLearning.AI 創辦人
「我想不出有哪本書比這本書更重要,值得現在就去閱讀。書中的每一頁,我都學到在這個語言模型時代,對於成功至關重要的知識。」
—Josh Starmer,StatQuest
想深入了解大型語言模型的奧秘,並將其應用於實際專案中?
《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南!
由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆,透過近300幅精美圖解,帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。
無論是文案撰寫、摘要生成,還是建立先進的語義搜尋系統,本書都提供了詳盡的步驟和範例,助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅!
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近年來,AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展,語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力,比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品,甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式,你將學習如何運用這些強大技術,掌握實用工具與關鍵概念,並能立即應用於你的專案中!
你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成;打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統;運用現有的函式庫和預訓練模型,來進行文本分類、搜尋與聚類。
本書將助你深入理解:
• Transformer語言模型的架構,掌握文本生成與語意表達的核心技術。
• 構建高效的LLM流程,對文本資料進行聚類並探索其主題。
• 透過密集檢索(dense retrieval)與重新排名(reranking),構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。
• 從提示工程(prompt engineering)到檢索擴增生成(RAG),探索生成式AI的各種運用方式。
• 深入學習如何訓練 LLM,針對特定應用進行優化,包括生成式微調(generative fine-tuning)、對比微調(contrastive fine-tuning)與上下文學習(in-context learning)。
• 透過生成式模型微調(Generative Model Fine-tuning)、對比式微調(Contrastive Fine-tuning)以及情境學習(In-context Learning),更深入地了解如何訓練LLM,並針對特定應用進行最佳化。
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