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Python爱好者社区  · 公众号  · Python  · 2024-12-12 10:00

正文



介绍

本书是一本实用的生成式人工智能指南，重点介绍转换器和扩散模型。它涵盖了生成式人工智能项目的生命周期，包括用例定义、模型选择、微调和部署。

本书旨在帮助读者将生成式人工智能应用于他们的业务用例，为读者提供实用工具和概念，帮助他们利用预训练的大型语言模型的能力，如拷贝写作、摘要等用例；构建高级的LLM流水线来聚类文本文档并探索主题；创建超越关键词搜索的语义搜索引擎；深入了解基础Transformer模型的架构，如BERT和GPT等。

通过本书，读者将学习到如何利用各种方法优化LLMs，从生成模型微调到对比微调和上下文学习，为特定应用定制最佳的语言模型。



01


资源目录



本书以直观的方式介绍了理论概念，其中包含大量的代码示例和插图，您只需进行最少的设置即可在 Google Colaboratory、Kaggle 或 Hugging Face Spaces 等服务上运行。您将学习如何使用 Transformer 和 Diffusers 等开源库，进行代码探索，并研究几个现有项目以帮助指导您的工作。

  • 了解经典和现代生成式 AI 技术的基础知识

  • 构建和自定义可生成文本、图像和声音的模型

  • 探索从头开始训练和使用大型预训练模型之间的权衡

  • 创建可以通过传输其他图像的样式来修改图像的模型

  • 调整和弯曲 transformer 和 diffusion 模型以用于创意目的

  • 训练一个可以根据您的样式编写文本的模型

  • 将模型部署为交互式演示或服务


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03


大模型顶会idea



写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。

很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。

我整理了QS前50名大佬的部分现成顶会大模型idea，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无！


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04


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