《实战AI大模型》详细介绍了从基本概念到实践技巧的诸多内容，全方位解读AI大模型，循序渐、由浅深。书中配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深地掌握各种经验和技巧。本书还附带了丰富的额外资源：源工具和库、数据集和模型案例研究和实际应用、在线交流社区等。读者可以综合利用这些资源，获得更丰富的学习体验，加速自己的学习和成长。
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前言
第1章 深度学习中的AI大模型
1.1 AI大模型在人工智能领域的兴起
1.2 深度学习框架入门
第2章 分布式系统：AI大模型的诞生之所
2.1 深度学习与分布式系统
2.2 AI大模型训练方法
2.3 异构训练
2.4 实战分布式训练
第3章 分布式训练：上千台机器如何共同起舞
3.1 并行策略基础原理
3.2 高级并行策略基础原理
3.3 实战分布式训练
第4章 AI大模型时代的奠基石 Transformer模型
4.1 自然语言处理基础
4.2 Transformer详解
4.3 Transformer的变体与扩展
第5章 AI大幅度提升Google搜索质量：BERT模型
5.1 BERT模型详解
5.2 高效降低内存使用的ALBERT模型
5.3 BERT模型实战训练
第6章 统一自然语言处理范式的T5模型
6.1 T5模型详解
6.2 统一BERT和GPT的BART模型
6.3 统一语言学习范式的UL2框架
6.4 T5模型预训练方法和关键技术
第7章 作为通用人工智能起点的GPT系列模型
7.1 GPT系列模型的起源
7.2 GPT-2模型详解
7.3 GPT-3模型详解
7.4 GPT-3模型构建与训练实战
第8章 兴起新一代人工智能浪潮：ChatGPT模型
8.1 能与互联网交互的WebGPT
8.2 能与人类交互的InstructGPT模型
8.3 ChatGPT和GPT-4
8.4 构建会话系统模型
第9章 百花齐放的自然语言模型：Switch Transfomer和PaLM
9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer
9.2 PaLM模型：优化语言模型性能
9.3 PaLM实战训练
第10章 实现Transformer向计算机视觉进军的ViT模型
10.1 Transformer在计算机视觉中的应用
10.2 视觉大模型的进一步发展：Transformer与卷积的融合
10.3 ViT模型构建与训练实战
参考文献
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