【电子书】全面掌握生成式AI與LLM開發實務：NLP×PyTorch×GPT輕鬆打造專屬的大型語言模型（iThome鐵人賽系列書）


	帶你掌握最前沿的AI技術，成為AI時代的領軍者！從理論到實踐，自然語言處理必修指南精通AI × NLP，快速脫穎而出！帶你掌握最前沿的AI技術，成為AI時代的領軍者！從理論到實踐，自然語言處理必修指南精通AI × NLP，快速脫穎而出！【內容簡介】 ♔ 深度學習必備：理解AI與NLP理論，從入門到精通 ♔ 實戰案例解析：豐富的程式碼實例，培養實戰能力 ♔ 模型優化祕訣：掌握最新AI技術，提升模型表現 ♔ 全面培訓實戰：初學者或專業人士可精進AI專案程式本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽AI & Data組佳作系列文章《30天內成為NLP大師：掌握關鍵工具和技巧》。本書從基礎理論到實務應用，詳細介紹了自然語言處理的發展過程及相關技術，且循序漸進解釋了AI中的數學原理，如線性代數、矩陣相乘及機率，並將這些理論應用於深度學習模型中。此外，本書內容還涵蓋了如何建立、訓練及優化自然語言處理模型的實作步驟，並介紹目前最熱門的模型架構，如Transformer、BERT、GPT、LLaMA等，指導讀者如何在實際應用中微調這些模型，以達到最佳效果。對於那些希望參與人工智慧競賽或是提升程式設計技能的讀者，本書也提供大量實例與程式碼，幫助讀者更加理解和掌握這些技術。【本書特色】 ✪理解人工智慧實際上的運作原理以及電腦是如何理解文字資料的。 ✪完整介紹自然語言處理的「重要發展」與「最近進展」，讓你快速上手自然語言處理這一領域。 ✪全面理解大型語言模型的奧妙與其相關評估指標。 ✪告訴你模型優化技巧，讓你能在競賽中獲取優良名次。 ✪讓你擁有工程師的「程式風格」與培育「自學思維」。【目標讀者】 ✪對人工智慧懷抱熱情的初學者與愛好者。 ✪希望快速學習、累積人工智慧程式專案經驗的程式設計師和開發者。 ✪數學理論強但程式設計經驗有限、想踏入人工智慧領域的學習者。 ✪希望參加人工智慧競賽的參賽者。 ✪希望了解最新NLP技術發展的技術專業人士。【專業推薦】「對許多人而言，AI技術既熟悉又遙遠，其快速發展加劇了資訊焦慮。在這個背景下，我推薦這本關於生成式AI與大型語言模型（LLM）開發實務的書籍，因為它提供了一個極具深度和廣度的學習資源，無論是剛接觸人工智慧領域的初學者，還是希望深入理解生成式AI的專業人士，都能從中獲得啟發與實踐經驗。本書的特點在於其層層遞進的結構設計，將複雜的理論與實務操作相結合，讓讀者能夠逐步建立起紮實的人工智慧知識體系。」 ──── 李俊宏，國立高雄科技大學電機工程系資通組教授「本書中的內容並不是單純地傳授如何使用特定工具，而是透過詳細的範例與步驟，讓讀者理解背後的邏輯，書中提供了豐富的實作指導，幫助讀者不只實現模型的搭建，還能深入探討模型優化的細節，這對於那些正在學習如何調整超參數來提高模型效能的讀者來說，尤為重要。本書是一本適合任何階段的讀者閱讀的書籍，無論你是剛入門的學生，還是有一定經驗的開發者，都能在這裡找到進一步提升的機會。」 ──── 吳宇祈，國立成功大學電機工程系碩士生目錄列表: Contents 書封推薦序關於本書目錄 \|Chapter 01\| 模型該如何理解文字 \|Chapter 02\| 用數學來告訴你何謂神經網路 \|Chapter 03\| Pytorch的訓練方式與模型的優化方式 \|Chapter 04\| 文字也是一種有時間序列的資料 \|Chapter 05\| 該如何生成文字Seq2seq架構解析 \|Chapter 06\| 萬物皆可Transformer \|Chapter 07\| 站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT \|Chapter 08\| 暴力的美學GPT的強大能力 \|Chapter 09\| 大型語言模型時代的起點 \|Chapter 10\| 建立屬於自己的大型語言模型



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