| 字段 | 字段内容 |
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| 005 | 20241118151113.0 |
| 010 | $a: 978-7-302-66161-0$d: CNY79.00 |
| 099 | $a: CAL 012024067839 |
| 100 | $a: 20240628d2024 emky0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak z 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 快速部署大模型$A: kuai su bu shu da mo xing$e: LLM策略与实践$e: 基于ChatGPT等大语言模型$f: (美) 斯楠·奥兹德米尔著$d: Quick start guide to large language models$e: strategies and best practices for using ChatGPT and other LLMs$f: Sinan Ozdemir$g: 姚普 ... [等] 译$z: eng |
| 210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2024.06 |
| 215 | $a: 198页$c: 图$d: 24cm |
| 314 | $a: 斯楠·奥兹德米尔 (Sinan Ozdemir), 拥有数学硕士学位, 是一位成功的人工智能企业家和风险投资顾问。在担任约翰·霍普金斯大学讲师期间, 首次涉足数据科学和机器学习, 并发明了人工智能领域的多项专利。姚普, 中国科学院大学博士, 现任京东资深算法工程师, 多年从事算法设计与开发、算法框架引擎开发、算法产品化开发, 在图算法和大模型领域深耕多年,《图深度学习从理论到实践》作者。 |
| 320 | $a: 有书目 |
| 330 | $a: 作为人工智能领域的前沿技术之一, 大语言模型 (LLM) 的出现正逐步改变人类对语言、沟通乃至认知的理解。这些模型通过不断迭代与升级, 不仅在自然语言处理领域取得了革命性突破, 更是将人工智能的应用推向了一个崭新的高度。从简单的问答到复杂的文字生成, 从初级的情感理解到撰写具有丰富感情色彩的文章, LLM有着令人着迷的魔力, 并驱使着人们不断探索与实践, 发现更多令人兴奋的秘密。本书覆盖了大模型基本结构概述、提示词工程、大模型的微调、强化学习与人类反馈等基础理论知识, 也包含采用大模型制作检索引擎、推荐系统、文图检索等人门应用实践, 还介绍了大模型应用于商业生产时, 开源与闭源的策略选择等, 能够帮助广大读者对大模型的相关知识有一个快速的认知, 进而帮助读者快速融入人工智能时代。 |
| 500 | $1: 0$a: Quick start guide to large language models : strategies and best practices for using ChatGPT and other LLMs$m: Chinese |
| 517 | $a: 基于ChatGPT等大语言模型$A: ji yu chatgpt deng da yu yan mo xing |
| 606 | $a: 自然语言处理$A: zi ran yu yan chu li |
| 690 | $a: TP391$v: 5 |
| 701 | $a: 奥兹德米尔$A: ao zi de mi er$g: (Ozdemir, Sinan)$4: 著 |
| 702 | $a: 姚普$A: yao pu$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: 北京丰涵$c: 20240822 |
| 905 | $a: SXCDS$b: 01388804-6$h: 3$d: TP391$e: 65$r: CNY79.00 |
| 920 | $a: 150900$z: 1 |
| 998 | $a: SXUFE |
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