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 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战
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作者简介
内容简介
前言
第1章 新时代的曙光——人工智能与大模型
第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建
第3章 从零开始学习PyTorch 2.0
第4章 一学就会的深度学习基础算法详解
第5章 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战
第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示
第7章 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 站在巨人肩膀上的预训练模型BERT
第12章 从1开始自然语言处理的解码器
第13章 基于PyTorch 2.0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 开源大模型ChatGLM使用详解
第17章 开源大模型ChatGLM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
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