【人工智能领域优质书籍】实战AI大模型

【文末送书】今天推荐一本人工智能领域好书《实战AI大模型》

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导语

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。

书籍亮点

1.全面Al知识结构:
从基础理论到最前沿的实践应用，全面覆盖了’Al大模型领域，包括Transformer模型、 BERT、
ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、 RLHF、ChatGPT、 GPT-4、 Google的PaLM以及视觉模型等关键技术。

2.独创的高效并行系统:
深入解析底层工具Colossal-. AI的技术应用，展示如何以最低成本实现大规模AI模型的高效训
练和部署。

3.系统的配套实战教程:
提供详细的模型训练步骤和案例分析，让理论知识得以实际应用。提供了丰富的实战教程和步
骤详解，使读者能够从理论走向实践，学习如何训练和优化大型AI模型。

4.适合不同层次的读者:
不论是经验丰富的Al实践者，还是刚刚踏入AI世界的初学者，《AI实战大模型》 都提供了丰富
的知识和技能，帮助读者在Al领域取得成功。

初学者必备

在当前Al大模型技术不断渗透工业和商业领域的同时，这些技术的快速发展也带来了挑战-对于Al初学者来说，较高的技术门槛使得迈出入i门的第一步变得愈发艰难; 大模型的复杂性和技术的不断更新，如何迅速理解不端更新迭代的大模型，准确地掌握这些技术,也成为不小的挑战。对于行业工作者来说，问题在于如何高效地利用这些先进技术，以降低成本,提高效率，并在竞争激烈的市场中获得优势。他们需要找到最佳实践和策略，以充分利用大模型的能力，从而推动产业的发展。

在这个以数据为驱动、技术不断进步的时代，尤洋教授的《实战Al大模型》一书便成为了一个
值得关注的资源。

• 作者尤洋是加州伯克利大学博士，新加坡国立大学计算机系的校长青年教授。他曾创造 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。
• 他曾获IPDPS最佳论文、ICPP最佳论文、AAAl杰出论文、清华大学优秀毕业生、西贝尔奖学 金、ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship、LotfiA. Zadeh Prize、 ACM Doctoral Dissertation Award Candidate、福布斯30岁以下精英榜(亚洲)、IEEE-CS 超算杰出新人奖等。
• 他曾任职于谷歌、微软、英伟达、英特尔、IBM等国际知名厂商。

尤洋认为，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。

这就是尤洋写这本《实战AI大模型》的初衷和目标。他希望通过这本书，为读者提供一份详细的指南和参考，提供一个理论与实践相结合的全面视角，让读者能够理解并运用AI大模型。

在尤洋的观点中，每个模型，无论是BERT、GPT或PaLM，都是人工智能技术演进的结晶，背后包含了深厚的理论基础和实践经验。也正因如此，他选择对每种模型进行单独讨论，以确保对每种模型的深度和广度都有充分的覆盖。

对于训练这些模型所需的技术，书中进行了全面的介绍。从高性能计算（HPC）到并行处理，从大规模优化方法到内存优化，每一种技术都是精心挑选并深入研究的，它们是AI大模型训练的基石，也是构建高性能AI系统的关键。

例如：

Transformer模型通过其独特的“注意力机制”在自然语言处理（NLP）领域成为核心，显著提升了机器理解和生成文本的准确性；

BERT模型通过双向训练机制增强了文本处理的准确性和灵活性，广泛应用于语言理解任务；

ALBERT模型作为BERT的优化版，以更高的效率和更小的模型尺寸解决了NLP挑战；

T5模型展示了统一框架处理多种文本任务的能力，对AI系统的通用性有重要意义；

GPT系列以其强大的文本生成能力在NLP任务中取得重大进展；

Google的PaLM模型是大模型领域的里程碑，展示了AI在理解和生成人类语言方面的最新进展。

当然，本书的内容远不止此。除了详细介绍各个模型的原理、训练方法和应用场景外，本书还探讨了分布式系统、并行策略和内存优化等关键技术。

创新工场与零一万物的创始人兼CEO李开复对本书给予了高度评价：“这本书不仅深入浅出地阐释了AI大模型的核心概念，还紧密贴合AI 2.0这一有史以来最重要的技术革命。”

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