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大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）是人工智能領(lǐng)域研究和應(yīng)用的前沿焦點，現(xiàn)已成為人工智能發(fā)展的新方向和新一代人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施。本書較系統(tǒng)地介紹了語言大模型的基本內(nèi)容，主要包括發(fā)展語言大模型的三次熱潮、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、注意力機制、殘差鏈接與逐層歸一化、Transformer模型、預(yù)訓(xùn)練語言模型、LL

本書系統(tǒng)性地探討了數(shù)據(jù)中心智能調(diào)度的核心技術(shù)與實際應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)中心和云計算概述、大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)要點，以及人工智能平臺的資源調(diào)度方法等內(nèi)容。同時，書中深入解析了云服務(wù)負載預(yù)測方法、可再生能源的自適應(yīng)管理方法、基于虛擬機整合的自適應(yīng)節(jié)能調(diào)度方法，以及MapReduce和Spark調(diào)度方法的實際應(yīng)用。此外，本書重點介紹了

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