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，为读者揭示大模型开发技术。
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GPT2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
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## 目录
第1章 新时代的曙光——人工智能与大模型
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人工智能：思维与实践的融合.
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- 人工智能的历史与未来
- 深度学习与人工智能
- 选择PyTorch 2.0 实战框架
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大模型开启人工智能的新时代
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- 大模型带来的变革
- 最强的中文大模型–清华大学 Cha1GLM介绍
- 近在咫尺的未来–大模型的应用前景
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本章小结
第2章 PyTorh2.0深度学习环境建
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环境搭建1：安装 python
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- Minioondn的下载与安装
- PyCharm 的下载与安装
- Python 代码小练习:计算Sofimax函数
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环境搭建2：安装 PyTorch 2.0
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- Nvidin 10120/30/40 系列显卡选择的 GPU版本
- PyTorch2.0GPUNvidia运行库的安装
- PyTorch2.0小练习:Hello PyTorch
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生成式模型实战:古诗词的生成
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图像降噪:手把手实战第一个深度学习模型
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- MNIST 数据集的准备
- MNIST数据集的特征和标签介绍
- 模型的准备和介绍
- 对目标的远近–模型的损失画数与优化函数
- 基于深度学习的模型训练
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本章小结
第3章 从零开始学习PyTorch2.0
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实战MNIST 手写体识别
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- 数据图像的获取与标签的说明
- 实战基于 PyTorch2.0的手写体识别模型
- 基于Nctron 库的 PyTorch 2.0 模型可视化
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自定义经网络框架的基本设计
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- 神经网络框架的抽象实現
- 自定又神经网络福架的具体实现
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本章小结
第4章 一学就会的深度学习基础算法详解
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反向传播神经网络的前身历史
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反向传指神经网络两个基础算法详解
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- 最小二泉法详解
- 梯度下降算法
- 最小二来法的梯度下降算法及其 Python 实现
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反馈抻经网络反向传播算法介绍
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- 深度学习基础
- 链式求导法则
- 反馈神经网络的原理与公式推导
- 反馈神经网络原理的激活函数
- 反馈神经网络原理的Pyihon 实现
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本章小结
第5章 基于PyTOrch卷积层的MNIST分类实战
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卷积运算的基本概念
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- 基本卷积运算示例
- PyTorch 中的卷积函数实现详解
- 池化运算
- Sofmmax 激活函数
- 卷积神经网络的原理
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实战:基于卷积的 MNIST手写体分类
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- 数据的准备
- 模型的设计
- 基子卷积的 MNIST 分类模型
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PyTorch 的深度可分离膨胀卷积详解
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- 深度可分离卷积的定义
- 深度的定义以及不同计算层特训练参数的比较
- 膨胀卷积详解
- 实战:基于深度可分离膨胀卷积的 MNIST手写体识别
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本章小结
第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示
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用于自定文数据集的 torch.urils,data 工具使用详解
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- 使用 torch.utils,datn Dataset对装自定义数据集
- 改变数据类型的 Dataset 类中的 translonmm 的使用
- 批量输出数据的 DataLosder 英详解
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实战：基于tensorboardx的训练可视化展示
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- 可视化组件 tensorboanix 的简介与安装
- tensorboindx可视化组件的使用
- tensorboardx对模型训炼过程的展示
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本章小结
第7童 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PyTorch2.0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 开源大型ChaGLM使用详解
第17章 开源大模型 ChalGLM 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
篇幅有限，这里就不一一展示了，有需要的朋友可以可以微信扫描下方二维码免费领取！
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