大模型新书丨大模型技术30讲，英文原版PDF领取

🔥 为什么这本书值得期待？

• 权威作者：[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）全新力作，前作《Python机器学习》豆瓣9.1分，GitHub技术书推荐榜TOP！

  

• 高分口碑：英文原版《Machine Learning Q and AI》美亚评分4.7，被誉为“AI答案之书”！

• 实战经验：融合工业界与学术界经验，系统梳理大模型开发核心技术链！

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📖 全书核心内容：5大模块×30个硬核问题

1. 神经网络与深度学习
   ✅ 嵌入向量与潜在空间 | 自监督学习 | Transformer成功秘诀
   ✅ 多GPU训练 | 生成式AI模型 | 过拟合解决方案

   

2. 计算机视觉
   ✅ 卷积网络参数计算 | Vision Transformer为何需大数据？

3. 自然语言处理
   ✅ BERT/GPT原理 | 自注意力机制 | 生成模型评估指标

   

4. 生产与部署
   ✅ 推理加速 | 数据分布漂移 | 数据为中心AI

   

5. 模型评估与优化
   ✅ 交叉验证k值选择 | 有限标注数据优化

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✨ 3大核心亮点，小白也能进阶大神！

1. 🔍 问答式结构，直击痛点

   • 每章围绕一个问题（如“如何减少过拟合？”），图解+代码+练习，告别“学完就忘”！

2. 💻 从理论到实战，无缝衔接

   • 含大量PyTorch代码、GitHub项目（参数计算/文本增强），学完即用！

3. 🚀 紧跟AI前沿，覆盖2023新技术

   • 扩散模型、LoRA微调、RLHF...抢占AIGC技术高地！

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🎯 适合谁读？

• 👶 初学者：零基础入门深度学习，轻松掌握核心概念！

• 👨💻 工程师：快速解决模型调参、部署、性能优化难题！

• 🔬 研究者：获取Transformer、自监督学习最新洞见！

• 👔 技术管理者：系统性理解AI技术栈，决策更明智！

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