同时，《实战AI大模型》还供应了实践案例，详细先容了如何利用Colossal AI演习各种模型。无论是人工智能初学者还是履历丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适宜自己的方向。
为了帮助读者更好地理解和运用AI大模型，本书详细先容了从基本观点到实践技巧的诸多内容。每章均将重点放在先容核心观点、关键技能和实战案例上。涵盖了从基本观点到前沿技能的广泛内容，包括神经网络、Transformer模型、BERT模型、GPT系列模型等。
书中详细先容了各个模型的事理、演习方法和运用处景，并磋商理解决AI大模型演习中的寻衅和优化方法。此外，书中还谈论了分布式系统、并行策略和内存优化等关键技能，以及打算机视觉和自然措辞处理等领域中Transformer模型的运用。总体而言，本书供应了一个全面的视角，帮助读者深入理解AI大模型和分布式演习在深度学习领域的主要性和运用前景。
【本书已整理好，放在公Z号：AI智能江河】
尤洋
清华大学硕士，加州伯克利大学博士，新加坡国立大学打算机系校长青年教授（Presidential Young Professor）。曾创造ImageNet、BERT、AlphaFold、ViT演习速率的天下记录，干系技能被广泛运用于谷歌、微软、英特尔、英伟达等科技巨子。
适宜人群
本书面向对深度学习和人工智能领域感兴趣的读者。无论是学生、研究职员还是从业者，都可以从书中得到有代价的知识和见地。对付初学者，本书供应了深度学习和AI大模型的根本观点和算法，帮助他们建立必要的知识框架；对付有一定履历的读者，本书深入磋商了大模型和分布式演习的关键技能和寻衅，使他们能够深入理解最新的研究进展和实践运用。
版权信息作者简介序言第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大模型的出身之所2.1 深度学习与分布式系统2.2 AI大模型演习方法2.3 异构演习2.4 实战分布式演习第3章 分布式演习：上千台机器如何共同起舞3.1 并行策略根本事理3.2 高等并行策略根本事理3.3 实战分布式演习第4章 AI大模型时期的奠基石Transformer模型4.1 自然措辞处理根本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 高效降落内存利用的ALBERT模型5.3 BERT模型实战演习第6章 统一自然措辞处理范式的T5模型6.1 T5模型详解6.2 统一BERT和GPT的BART模型6.3 统一措辞学习范式的UL2框架6.4 T5模型预演习方法和关键技能第7章 作为通用人工智能出发点的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模型构建与演习实战第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WebGPT8.2 能与人类交互的InstructGPT模型8.3 ChatGPT和GPT48.4 构建会话系统模型第9章 百花齐放的自然措辞模型：Switch Transfomer和PaLM9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer9.2 PaLM模型：优化措辞模型性能9.3 PaLM实战演习第10章 实现Transformer向打算机视觉进军的ViT模型10.1 Transformer在打算机视觉中的运用10.2 视觉大模型的进一步发展：Transformer与卷积的领悟10.3 ViT模型构建与演习实战参考文献【本书已整理好，放在公Z号：AI智能江河】