前言

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《实战AI大模型》介绍了 A大模型的基础知识和关键技术,如Tansformer、BERT、ALBERT、T5、CPT 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,本书还提供了实践案例,详细介绍了如何使用 Colossa-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。

本书有以下亮点:

  1. 全面AI知识结构
    从基础理论到最前沿的实践应用,全面覆盖了AI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AI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AI领域取得成功。


目录

前言

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大模型的诞生之所

  • 2.1 深度学习与分布式系统
  • 2.2 AI大模型训练方法
  • 2.3 异构训练
  • 2.4 实战分布式训练

第3章 分布式训练:上千台机器如何共同起舞

  • 3.1 并行策略基础原理
  • 3.2 高级并行策略基础原理
  • 3.3 实战分布式训练

第4章 AI大模型时代的奠基石 Transformer模型

  • 4.1 自然语言处理基础
  • 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 高效降低内存使用的ALBERT模型
  • 5.3 BERT模型实战训练

第6章 统一自然语言处理范式的T5模型

  • 6.1 T5模型详解
  • 6.2 统一BERT和GPT的BART模型
  • 6.3 统一语言学习范式的UL2框架
  • 6.4 T5模型预训练方法和关键技术

第7章 作为通用人工智能起点的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模型构建与训练实战

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WebGPT
  • 8.2 能与人类交互的InstructGPT模型
  • 8.3 ChatGPT和GPT-4
  • 8.4 构建会话系统模型

第9章 百花齐放的自然语言模型:Switch Transfomer和PaLM

  • 9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer
  • 9.2 PaLM模型:优化语言模型性能
  • 9.3 PaLM实战训练

第10章 实现Transformer向计算机视觉进军的ViT模型

  • 10.1 Transformer在计算机视觉中的应用
  • 10.2 视觉大模型的进一步发展:Transformer与卷积的融合
  • 10.3 ViT模型构建与训练实战

参考文献

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