Training-Time Optimization of AI : Data, Dynamics, Scaling, and Post-Training
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - How is a modern foundation model actually made Not simply by choosing an optimizer, but through a sequence of coupled decisions about data, trajectories, parameterization, scale, post-training, and compute. This graduate-level text develops the mathematics behind those decisions and shows how optimization theory can illuminate the manufacturing process of contemporary AI systems. Beginning with nonconvex landscapes and training dynamics, the book moves from solution sets, gradient flows, conservation laws, and implicit bias to data-mixture optimization, deduplication, synthetic-data feedback, and algorithmic selection. It then examines solvable large-width limits, neural tangent kernels, feature learning, µP and hyperparameter transfer, before separating genuine critical phenomena from sharp but ordinary crossovers. Later chapters connect the optimizer to generalization through stability, PAC-Bayes and information-theoretic bounds, and develop a unified mathematical view of post-training in policy space, including supervised fine-tuning, reward models, PPO, DPO, and group-relative methods. The final part treats compute, memory, precision, and other training constraints through value functions and shadow prices. Written for graduate students, researchers, and technically oriented practitioners, Training-Time Optimization for AI emphasizes what each theorem actually establishes, where idealized models stop transferring to frontier-scale training, and which quantities can be measured in real training runs. The result is not a catalog of optimization algorithms, but a mathematical framework for understanding why training procedures deliver the models they do.…
N° de ref. del artículo 9798907070172
- Título
- Training-Time Optimization of AI : Data, Dynamics, Scaling, and Post-Training
- Autor
- Guangyu Wang
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798907070172
- Peso del artículo
- 254 gramos
- Dimensiones
- 229x152x10 mm
Beginning with nonconvex landscapes and training dynamics, the book moves from solution sets, gradient flows, conservation laws, and implicit bias to data-mixture optimization, deduplication, synthetic-data feedback, and algorithmic selection. It then examines solvable large-width limits, neural tangent kernels, feature learning, µP and hyperparameter transfer, before separating genuine critical phenomena from sharp but ordinary crossovers. Later chapters connect the optimizer to generalization through stability, PAC-Bayes and information-theoretic bounds, and develop a unified mathematical view of post-training in policy space, including supervised fine-tuning, reward models, PPO, DPO, and group-relative methods. The final part treats compute, memory, precision, and other training constraints through value functions and shadow prices.
Written for graduate students, researchers, and technically oriented practitioners, Training-Time Optimization for AI emphasizes what each theorem actually establishes, where idealized models stop transferring to frontier-scale training, and which quantities can be measured in real training runs. The result is not a catalog of optimization algorithms, but a mathematical framework for understanding why training procedures deliver the models they do.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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