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从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
更新时间:2024-12-31 17:38:36
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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PyTorch2.0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、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、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、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、开源大模型ChatGLM使用详解、ChatGLM高级定制化应用实战、对ChatGLM进行高级微调。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》适合PyTorch深度学习初学者、大模型开发初学者、大模型开发人员学习,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。
品牌:清华大学
上架时间:2023-11-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM最新章节
查看全部- 18.5 本章小结
- 18.4.3 Huggingface专用PEFT的使用
- 18.4.2 PEFT的使用与参数设计
- 18.4.1 PEFT技术详解
- 18.4 高级微调方法3——基于Huggingface的PEFT模型微调
- 18.3.5 基于基本原理的LoRA实现
- 18.3.4 基于自定义LoRA的模型推断
- 18.3.3 基于自定义LoRA的模型训练
- 18.3.2 自定义LoRA的使用方法
- 18.3.1 对ChatGLM进行微调的方法——LoRA
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