大模型是深度学习是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。
本书用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，为读者揭示大模型开发技术。
《从零开始大模型开发与微调：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、从零开始学习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、有趣的词嵌入、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等。
作者介绍：
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深度学习从零开始学》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》等。
目 录：
第1章 新时代的曙光—人工智能与大模型 1
第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建 8
第3章 从零开始学习PyTorch 2.0 27
第4章 一学就会的深度学习基础算法详解 44
第5章 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 71
第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示 91
第7章 ResNet实战 106
第8章 有趣的词嵌入 120
第9章 基于循环神经网络的中文情感分类实战 160
第10章 从零开始学习自然语言处理的编码器 169
第11章 站在巨人肩膀上的预训练模型BERT 193
第12章 从1开始自然语言处理的解码器 206
第13章 基于PyTorch 2.0的强化学习实战 232
第14章 ChatGPT前身—只具有解码器的GPT-2模型 250
第15章 实战训练自己的ChatGPT 291
第16章 开源大模型ChatGLM使用详解 305
第17章 开源大模型ChatGLM 高级定制化应用实战 312
第18章 对训练成本上亿美元的ChatGLM进行高级微调 332
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