🔴《从零开始大模型开发与微调》——用PyTorch与ChatGLM点燃你的AI创造力！

学习笔记

在人工智能的浪潮中，大模型开发已成为NLP领域的热点。🌐《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》是王晓华老师的又一力作，它不仅为初学者打开了深度学习之门，更为大模型的探索者提供了实战的指南和微调的技巧。

一、内容概览

本书以PyTorch 2.0为框架，围绕ChatGLM这一开源大模型，系统介绍了大模型的理论基础、编程实践、应用案例及微调技术，是深度学习与自然语言处理领域不可多得的学习资源。

二、重点内容

1. 人工智能与大模型：概述了大模型在AI中的地位和重要性。
2. PyTorch 2.0环境搭建：详细介绍了如何配置PyTorch深度学习环境。
3. 深度学习基础算法：深入讲解了深度学习的基础算法和原理。
4. PyTorch实战应用：通过MNIST分类等案例展示了PyTorch的应用。
5. 自然语言处理技术：包括编码器、BERT模型、GPT-2模型等核心NLP技术。
6. ChatGLM模型详解：从使用到定制化，全面介绍了ChatGLM模型。

三、金句分享

1. "大模型是AI的大脑，它让机器更懂人类语言。" —— 感受：这句话凸显了大模型在理解语言上的作用。
2. "PyTorch的灵活性，让深度学习变得触手可及。" —— 感受：它让我认识到了PyTorch在深度学习中的重要性。
3. "掌握微调技术，可以让大模型更好地服务于特定任务。" —— 感受：这句话强调了微调在模型应用中的价值。
4. "ChatGLM的开源，为AI研究者提供了丰富的实验场。" —— 感受：它让我对开源模型的社区贡献充满了敬意。

四、读后体会

• 系统全面：从理论到实践，本书提供了一条完整的学习路径。
• 实用性强：丰富的案例和实战练习，让学习更加贴近实际应用。
• 深入浅出：作者用通俗易懂的语言讲解了复杂的AI概念。
• 资源丰富：配套的源代码和PPT课件，为读者提供了极大的学习便利。
• 紧跟技术前沿：介绍了最新的PyTorch 2.0和大模型技术。

五、编程面试题

1. 面试题一：请解释PyTorch中的自动微分机制，并说明其在深度学习中的作用。
   • 答题思路：介绍PyTorch的自动微分原理，并通过一个简单的神经网络示例展示如何使用自动微分进行梯度计算。
2. 面试题二：在自然语言处理中，BERT模型有哪些创新之处？
   • 答题思路：阐述BERT模型的核心创新点，如双向训练策略和预训练-微调范式，并讨论其在NLP任务中的应用。

六、同类书籍介绍

1. 《深度学习入门：基于Python和TensorFlow的理论与实践》 —— 一本适合初学者的深度学习入门书籍，涵盖了深度学习的基础理论和TensorFlow实践。
2. 《动手学深度学习》 —— 通过丰富的实战项目，引导读者学习深度学习，适合希望通过实践来学习的读者。
3. 《Python深度学习》 —— 详细介绍了使用Python进行深度学习的方法，适合有一定编程基础的读者。

书籍信息

书名: 从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM（人工智能技术丛书）
作者: 王晓华
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2023-11
页数: 376
定价: 89.00
装帧: 平装
ISBN: 9787302647072

内容简介

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。本书配套示例源代码、PPT课件。
《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、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、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。

作者简介

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

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