大模型是深度學習是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。
本書用PyTorch 2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。
《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT等。
作者介紹：
王曉華，高校計算機專業講師，研究方向為云計算、大數據與人工智能。
著有《PyTorch 2.0深度學習從零開始學》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow 2.0深度學習從零開始學》《深度學習的數學原理與實現》等。
目 錄：
第1章 新時代的曙光—人工智能與大模型 1
第2章 PyTorch 2.0深度學習環境搭建 8
第3章 從零開始學習PyTorch 2.0 27
第4章 一學就會的深度學習基礎算法詳解 44
第5章 基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰 71
第6章 可視化的PyTorch數據處理與模型展示 91
第7章 ResNet實戰 106
第8章 有趣的詞嵌入 120
第9章 基于循環神經網絡的中文情感分類實戰 160
第10章 從零開始學習自然語言處理的編碼器 169
第11章 站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT 193
第12章 從1開始自然語言處理的解碼器 206
第13章 基于PyTorch 2.0的強化學習實戰 232
第14章 ChatGPT前身—只具有解碼器的GPT-2模型 250
第15章 實戰訓練自己的ChatGPT 291
第16章 開源大模型ChatGLM使用詳解 305
第17章 開源大模型ChatGLM 高級定制化應用實戰 312
第18章 對訓練成本上億美元的ChatGLM進行高級微調 332
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