本書使用PyTorch 2.0作為學(xué)習(xí)大模型的基本框架, 以ChatGLM為例詳細(xì)講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù), 為讀者揭示大模型開發(fā)技術(shù)。本書共18章, 內(nèi)容包括人工智能與大模型、PyTorch 2.0深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建、從零開始學(xué)習(xí)PyTorch 2.0、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實戰(zhàn)、自然語言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT2模型、實戰(zhàn)訓(xùn)練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應(yīng)用實戰(zhàn)、對ChatGLM進(jìn)行高級微調(diào)。