《实战AI大模型》从入门到精通

阳光穿透心脏的1/2处 2024-02-05 22:43 64阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  编辑推荐
 *  内容简介
 *  作者简介
 *  前言/序言
 *  入手传送门：
 *  参加抽奖

> 人工智能领域资深专家尤洋老师倾力打造，获得了李开复、周鸿祎、颜水成三位大咖鼎力推荐，一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜Top1的宝座。

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## 编辑推荐 ##

《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，循序渐进、由浅入深。书中配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深入地掌握各种经验和技巧。本书还附带了丰富的额外资源：开源工具和库、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。

## 内容简介 ##

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。  
同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

## 作者简介 ##

尤洋，清华大学硕士，加州伯克利大学博士，新加坡国立大学计算机系校长青年教授（Presidential Young Professor）。曾创造ImageNet、BERT、AlphaFold、ViT训练速度的世界纪录，相关技术被广泛应用于谷歌、微软、英特尔、英伟达等科技巨头。近三年以第一作者身份在NIPS，ICLR，SC，IPDPS，ICS等国际重要会议或期刊上发表论文十余篇，曾以第一作者身份获国际并行与分布式处理大会（IPDPS）的Best Paper Award（0.8%获奖率）和国际并行处理大会（ICPP）的Best Paper Award（0.3%获奖率），也曾以通讯作者身份获得了国际人工智能大会 (AAAI)的杰出论文奖（0.14%获奖率）和国际计算语言学大会 (ACL)的杰出论文奖（0.86%获奖率），总计发表论文近百篇。曾获清华大学优秀毕业生及当时清华大学计算机系数额最高的西贝尔奖学金，美国计算机协会（ACM）官网上唯一颁给在读博士生的ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship，颁发给伯克利优秀毕业生的Lotfi A. Zadeh Prize。他被UC Berkeley提名为ACM Doctoral Dissertation Award候选人。他曾任职于谷歌，微软，英伟达，英特尔，IBM，2021年入选福布斯30岁以下精英榜（亚洲）并获得IEEE-CS超算杰出新人奖。

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## 前言/序言 ##

今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。

然而，AI大模型的研究和应用是一次复杂且困难的探索。其在训练方法、优化技术、计算资源、数据质量、安全性、伦理性等方面的挑战和难题需要人们去一一应对和破解。以上就是作者编写本书的初衷和目标：希望通过本书能为研究者、工程师、学者、学生等群体提供一份详尽的指南和参考，为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角，使他们能够理解并运用AI大模型，同时也希望本书能引领读者探索更多的新问题，从而推动人工智能的持续发展。

AI大模型的训练需要巨大的计算资源和复杂的分布式系统支持。从机器学习到AI大模型的发展历程来看，只有掌握了深度学习的基本概念、经典算法和网络架构，才能更好地理解和应用AI大模型。此外，分布式训练和并行策略在AI大模型训练中起着关键作用，能够有效提升训练效率和模型性能。同时，AI大模型的应用也涉及自然语言处理、计算机视觉等多个领域，为各类读者提供了更广阔的应用空间。

为了帮助读者更好地理解和应用AI大模型，本书详细介绍了从基本概念到实践技巧的诸多内容。每章均将重点放在介绍核心概念、关键技术和实战案例上。涵盖了从基本概念到前沿技术的广泛内容，包括神经网络、Transformer模型、BERT模型、GPT系列模型等。书中详细介绍了各个模型的原理、训练方法和应用场景，并探讨了解决AI大模型训练中的挑战和优化方法。此外，书中还讨论了分布式系统、并行策略和内存优化等关键技术，以及计算机视觉和自然语言处理等领域中Transformer模型的应用。总体而言，本书提供了一个全面的视角，帮助读者深入了解AI大模型和分布式训练在深度学习领域的重要性和应用前景。

## 入手传送门： ##

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## 参加抽奖 ##

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