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构建大型语言模型（从零开始）

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简介：
《构建大型语言模型（从零开始）》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程，适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。

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  • 构建大型语言模型（从零开始）
    优质
    《构建大型语言模型（从零开始）》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程，适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。
     
  • 完成9章：用AI大语言模型ChatGPT从零开始构建个人智能英语学习助手
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    本章节详细介绍了利用ChatGPT创建个性化英语学习工具的过程，涵盖需求分析、功能设计及实现技巧，旨在帮助读者打造高效英语学习环境。 视频课程分享——AI大语言模型ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手，共19章。附源码下载。
     
  • 从零开始理解LDA主题模型
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    简介：本教程旨在帮助初学者掌握LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的基本概念和应用方法，适合无相关背景知识的学习者。通过实例解析，引导读者逐步构建对文档集合中隐含主题的理解与分析能力。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型算法，在处理文本数据方面非常有用。它通过分析大量的文档集合来识别隐藏的主题结构。 在LDA中，“主题”指的是一个概念，通常由一组相关的词汇组成。该模型假设每篇文档是由多个不同的主题混合而成的，并且每个词语也是从这些主题中的某一个抽取出来的。因此，在处理一篇具体的文章时，LDA会把文章看作是不同比例的主题组合；而对每一个特定的主题而言，则视其为一系列高频出现的词汇集合。 那么问题来了：如何确定哪些词属于同一个主题呢？这依赖于算法内部的概率计算过程和统计特性。简言之，在训练阶段，算法会对大量文档中的词语进行分析，并根据它们共同出现的趋势来推断出潜在的话题；而在预测阶段，则会依据已建立的主题词汇分布去推测新文本的组成成分。 为了使模型能够更准确地捕捉到主题之间的联系及其在各篇文章中所占的比例关系，LDA采用了一种叫做吉布斯抽样的方法来进行迭代优化。该过程基于狄里克雷分布（Dirichlet Distribution），这是一种用来描述概率向量的概率密度函数，在这里充当超参数的角色以控制模型的灵活性和多样性。 通过不断的模拟与调整，最终可以得到稳定且合理的主题分配结果，使得每个文档都有一个清晰的主题构成比例以及词汇之间的关联强度。
     
  • 从零开始构建SSM项目
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    本课程详细讲解了如何使用Spring、Spring MVC和MyBatis框架搭建一个完整的Java Web项目。适合初学者快速入门SSM框架开发。 手把手教大家从零搭建SSM项目，该项目使用的技术包括Spring、Spring MVC和MyBatis。这将方便直接使用，并减少重建项目的许多问题。
     
  • 从零开始精通C语言
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    《从零开始精通C语言》是一本全面介绍C编程语言基础及高级特性的教程书籍，适合初学者和进阶学习者阅读。书中详细解释了语法结构、数据类型、指针等核心概念，并通过丰富示例帮助读者深入理解和应用。 范磊的《零起点学通C语言》PDF版共126M，提供全本下载。
     
  • IMU状态模型从零开始的推导
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    本文档详细介绍了惯性测量单元（IMU）状态模型的推导过程，适合对传感器数据处理和导航系统感兴趣的读者深入学习。 这段文字从三个方面讲解了IMU状态模型的推导：1. IMU运动模型推导；2. IMU观测和噪声模型；3. IMU状态估计误差模型。内容非常完整，特别是关于观测和噪声模型的部分对理解MEMS传感器有很大帮助。
     
  • IMU状态模型从零开始的推导.pdf
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    本文档详细介绍了惯性测量单元（IMU）状态模型的推导过程，适合于需要深入理解IMU工作原理的研究人员和工程师参考学习。文档内容涵盖了数学建模的基础知识以及详细的推导步骤。 从零开始推导IMU状态模型，包括IMU运动模型、IMU观测以及噪声模型，并探讨IMU状态估计误差模型。感性原作者的贡献。
     
  • 从零开始构建知识图谱.pdf
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    本书《从零开始构建知识图谱》旨在为初学者提供全面的知识图谱入门指南，涵盖理论基础、技术实践及应用案例，助力读者掌握知识图谱的构建与优化技巧。 《从零构建知识图谱》这本书或文章介绍了如何从头开始创建一个知识图谱的全过程，适合对这一领域感兴趣的读者阅读和学习。
     
  • 大型语言模型：从理论到实践
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    本书深入浅出地介绍了大型语言模型的基本原理与应用实践，涵盖理论基础、技术架构及实际案例分析，旨在帮助读者全面理解并掌握该领域的核心知识。 大规模语言模型（Large Language Models, LLM）是一种包含数百亿参数的深度神经网络构建的语言模型，通过自监督学习方法在大量无标注文本上进行训练。从2018年起，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构相继发布了包括BERT和GPT在内的多种模型，并且这些模型在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。特别是2019年后大模型增长迅速，在ChatGPT于2022年11月发布后，更是引起了全球范围内的广泛关注。用户可以通过自然语言与系统进行交互来完成包括问答、分类、摘要生成、翻译和聊天在内的各种任务。大型语言模型展现了强大的世界知识掌握能力和对语言的理解能力。