多模态大模型：算法、应用与微调
本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。内容涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型、ViT、CLIP、Stable Diffusion等先进模型，并包括分布式训练、文本与图像生成、代码生成等实战项目。
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多模态大模型：从理论到实践
《多模态大模型：从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第一部分涵盖基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合及预训练方法等，第二部分聚焦视觉语言模型实现、跨模态推理生成、模型优化与安全，并通过多模态检索、语义理解与问答系统的开发实践，展示实际落地路径。适合AI研发人员、高校师生及培训机构使用。
最近同步 2026-10-04 12:06 UTC · 封面为本站排版，并非原书封面
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