本书旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。全书共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念;并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程,以及BERT模型的预训练和微调技术。
侵权免责声明
本站所有资源链接为网友自发上传，本站不存储任何实质资源。本文内所有链接指向的网盘资源，其版权归版权方所有，其实际管理权为帖子发布者所有，本站无法操作相关资源。如您认为本站任何介绍帖侵犯了您的合法版权，请发送邮件 zjhgx163@163.com 进行投诉，管理员会删除相关帖子。
