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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本书主要介绍MLlib数据挖掘算法,编写的内容可以分成三部分: 部分是MLlib最基本的介绍以及RDD的用法,包括~4章; 第二部分是MLlib算法的应用介绍,包括第5~12章; 第三部分通过一个经典的实例向读者演示了如何使用MLlib去进行数据挖掘工作,为3章。
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新书 从零开始模型开发与微调 基于PT与CGLM 模型的基理论算法程序实现应用实战及微调技术 王晓华 清华学出版社
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