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从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM
PyTorchChatGLM微调BERT
介绍
本书以PyTorch 2.0为框架，从环境搭建、深度学习基础到卷积网络、循环网络、Transformer编码器/解码器，逐步讲解BERT、GPT-2等模型，并以ChatGLM为例，介绍其使用、定制化应用及微调技术。全书共18章，配套源代码和PPT，适合初学者系统学习大模型开发与微调。
章节要点
- 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