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题名/责任者:

大语言模型:原理与工程实践/杨青编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-121-47304-3/CNY119.00

载体形态项:

247页:图;24cm

丛编项:

通用智能与大模型丛书

个人责任者:

杨青 编著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

一般附注:

博文视点

责任者附注:

杨青，度小满金融技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理，硕士毕业于清华大学计算机系，曾就职于百度、阿里巴巴，从事自然语言处理、搜索、推荐、大数据架构等相关方向的研发工作。2018年年初加入度小满金融，组建数据智能部，从0到1构建度小满金融的智能引擎核心算法，深耕计算机视觉、自然语言处理、图模型、机器学习、因果推断等技术领域，多篇文章被EMNLP、ACL、CIKM等国际会议收录，“智能化征信解读中台”工程荣获吴文俊人工智能科技进步奖。相关技术广泛应用于度小满营销、经营、风控、反欺诈全流程业务场景，为上千万客户提供稳定、安全的金融服务。

提要文摘附注:

本书首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论。然后，介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。最后，介绍如何从零开始微调大语言模型，辅以代码示例。

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