前言
在人工智能领域，大型预训练模型（Large Pre-trained Models, LPMs）已经成为推动自然语言处理（NLP）技术发展的重要力量。这些模型在海量数据上进行预训练，能够捕捉到丰富的语言模式和知识，进而在各种下游任务上展现出卓越的性能。
今天，给大家分享的这份手册以PyTorch 2.0为基础框架，通过Chat GLM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，为读者揭开大模型开发的神秘面纱。
本书是一本深度学习自然语言处理领域的实用教程。作者详细讲解了基于PyTorch 2.0和ChatGLM的大模型开发和微调技术，从理论到实践，内容全面丰富。书中不仅介绍了人工智能与大模型的基础知识，还涵盖了PyTorch 2.0深度学习环境搭建、基础学习、深度学习基础算法等。特别是书中对ChatGLM的介绍，让读者了解到了大模型在自然语言处理领域的应用。这本书适合PyTorch深度学习初学者、大模型开发初学者和开发人员学习，也可以作为高等院校相关专业的教学参考书。
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