《大模型技术30讲》

编辑推荐

适读人群：无论你是机器学习初学者还是经验丰富的从业者，这本书都能帮助你掌握更多新技术并跟上这个变化莫测的领域的脚步。

大佬作者：本书由GitHub项目LLMs-from-scratch（star数40.2k）作者、大模型独角兽公司Lightning AI工程师倾力打造；

行业大咖推荐：本书获得了多位行业大咖的推荐，包括Deep (Learning) Focus网站作者Cameron R. Wolfe，AI Engineering一书作者、Claypot AI联合创始人Chip Huyen，维基媒体基金会机器学习主管Chris Albon，How AI Works一书作者Ronald T. Kneusel等；

一问一答式风格：书中采用一问一答式风格，探讨了当今人工智能领域中最重要的30个问题，让读者能够更轻松入门大模型、更透彻解决制作大模型中所遇见的问题和瓶颈；

配套资源丰富：60道练习及其答案+部分源代码。

内容简介

《大模型技术30讲》本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

《大模型技术30讲》本书适合机器学习初学者以及相关从业者和研究人员阅读。

作者简介

塞巴斯蒂安.拉施卡（Sebastian Raschka）

威斯康星大学麦迪逊分校统计学副教授，专注于机器学习和深度学习研究。他拥有密歇根州立大学的博士学位，在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，曾被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上极具影响力的数据科学家之一。他在Python编程方面拥有多年经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。畅销书《Python机器学习》和Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn的作者。