《大模型基础》毛玉仁，高云君 著 （PDF格式）

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书籍介绍：

《大模型基础》是由毛玉仁和高云君两位作者合著的一本书籍。作为一本专注于介绍大规模机器学习模型及其应用领域的著作，它具有一定的学术和技术价值。该书主要面向计算机科学、数据科学以及人工智能等相关专业的学生与研究人员，同时也适合对深度学习和自然语言处理领域感兴趣的从业者阅读。
书中首先介绍了大模型的基本概念和发展背景，并详细阐述了当前主流的大规模预训练技术，如BERT、GPT等模型的原理及其优化方法。此外，《大模型基础》还深入探讨了这些模型在不同应用场景下的实现方式和技术挑战，包括但不限于自然语言处理任务和计算机视觉任务中的应用实例。
阅读这本书对于理解现代机器学习领域中大规模神经网络的重要性具有重要意义。随着数据量的增长以及计算能力的进步，开发更大规模、更复杂的深度学习模型成为了提升人工智能系统性能的关键途径之一。《大模型基础》不仅帮助读者掌握如何构建这些先进的AI技术，还鼓励他们思考和探索未来的创新方向。
总的来说，《大模型基础》是一本全面而深入地解析大规模机器学习模型的书籍。它不仅是理论研究者的宝贵资源，也为那些希望将先进算法应用于实际问题解决的技术人员提供了实用指南。通过阅读此书，读者可以获得关于当前最前沿的大规模语言及视觉模型的知识，并为未来从事相关领域的研究与开发打下坚实的基础。

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