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从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM电子书

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型发技术。 实战案例丰富 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 PyTorch数据处理与模型展示 ResNet实战 有趣的词嵌 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战

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作       者:王晓华

出  版  社:清华大学出版社有限公司

出版时间:2023-11-01

字       数:19.7万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。 《从零始大模型发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、强化学习实战、只具有解码器的GPT-2模型、实战训练自己的ChatGPT、源大模型ChatGLM使用详解、ChatGLM高级定制化应用实战、对ChatGLM行高级微调。 《从零始大模型发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》适合PyTorch深度学习初学者、大模型发初学者、大模型发人员学习,也适合高等院校人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等专业的师生作为教学参考书。<br/>【推荐语】<br/>大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型发技术。 实战案例丰富 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 PyTorch数据处理与模型展示 ResNet实战 有趣的词嵌 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战 自然语言处理的编码器 预训练模型BERT 自然语言处理的解码器 强化学习实战 只具有解码器的GPT2模型 实战训练自己的ChatGPT 源大模型ChatGLM使用详解 ChatGLM高级定制化应用实战 对ChatGLM行高级微调<br/>【作者】<br/>王晓华,高校计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch 2.0深度学习从零始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零始学》《深度学习的数学原理与实现》。<br/>
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作者简介

内容简介

前言

第1章 新时代的曙光——人工智能与大模型

第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建

第3章 从零开始学习PyTorch 2.0

第4章 一学就会的深度学习基础算法详解

第5章 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战

第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示

第7章 ResNet实战

第8章 有趣的词嵌入

第9章 基于循环神经网络的中文情感分类实战

第10章 从零开始学习自然语言处理的编码器

第11章 站在巨人肩膀上的预训练模型BERT

第12章 从1开始自然语言处理的解码器

第13章 基于PyTorch 2.0的强化学习实战

第14章 ChatGPT前身——只具有解码器的GPT-2模型

第15章 实战训练自己的ChatGPT

第16章 开源大模型ChatGLM使用详解

第17章 开源大模型ChatGLM高级定制化应用实战

第18章 对训练成本上亿美元的ChatGLM进行高级微调

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