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Generative AI with Python and PyTorch: Navigating the AI frontier with LLMs, Stable Diffusion, and next-gen AI applications 2nd ed. Edition
《使用 Python 和 PyTorch 进行生成式人工智能（第二版）》
作者： Joseph Babcock (Author), Raghav Bali (Author)
出版社：Packt Publishing
出版时间：2025年3月28日

掌握 GenAI 技术，运用变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和大型语言模型 (LLM) 创建图像和文本。

主要特点

实现 LLM 和生成式 AI 的实际应用

使用 PEFT 和 LoRa 微调模型，加速训练

利用检索增强生成 (RAG) 技术、LangChain 和 LlamaIndex 扩展您的 LLM 工具箱

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书籍简介

通过沉浸式实践项目，掌握生成式 AI 的精髓，这些项目充分利用了当今最强大的自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉模型。《Python 和 PyTorch 生成式 AI》由经验丰富的数据科学家 Raghav Bali（拥有多项 AI 专利）和机器学习专家 Joseph Babcock（拥有博士学位）撰写，是您创建高级 AI 应用的端到端指南。本书采用经商业验证的方法，简化了复杂的GenAI概念，使学习既易于上手又能立即应用。

从自然语言处理（NLP）到图像生成，第二版探讨了这些技术的实际应用及其背后的理论基础。本书整合了LLM（语言学习模型）的最新进展，帮助您设计和实现强大的AI系统，将数据转化为可执行的智能。

您将通过掌握GPT-4、LangChain、RLHF、LoRa、RAG等技术，构建功能全面的LLM工具包。您还将探索用于图像生成的深度学习技术，并应用GAN进行风格迁移，最终实现CLIP和扩散模型。

无论您是生成动态内容还是开发复杂的AI驱动解决方案，本书都能为您提供所需的一切，助您充分发挥Python和AI的变革力量。

您将学到什么

掌握大型语言模型的核心概念及其功能

运用思维链、ReAct 和提示查询语言，编写有效的提示，引导大型语言模型生成您期望的输出

了解注意力机制和 Transformer 如何改变自然语言处理 (NLP)

通过将扩散模型与变分自编码器 (VAE) 相结合来优化扩散模型

构建基于长短期记忆网络 (LSTM) 和大型语言模型的文本生成流程

利用 Llama 和 Mistral 等开源大型语言模型的强大功能，应用于各种场景

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