该如何学习大模型？大模型是什么？

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。

本文使用 PyTorch2.0 作为学习大模型的基本框架，以 ChatGLM 为例详细讲解大横型的基本理论、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。

目录

本文包含的内容

本文共包含 18 部分内容，内容包括人工智能与大横型、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。

1.1 人工智能：思维与实践的融合

1.2 大模型开启人工智能的新时代

2.1 环境搭建 1:安装 Python

2.2 环境搭建 2:安装 PyTorch 2.0

2.3 生成式模型实战：古诗词的生成

3.1 实战 MNIST 手写体识别

3.2 自定义神经网络框架的基本设计

4.1 反向传播神经网络的前身历史

4.2 反向传播神经网络两个基础算法详解

4.3 反馈神经网络反向传播算法介绍

5.2 实战：基于卷积的 MNIST 手写体分类

5.3 PyTorch 的深度可分离膨胀卷积详解

6.2 实战：基于 tensorboardX 的训练可视化展示

7.1 ResNet 基础原理与程序设计基础

7.2 ResNet 实战： CIFAR-10 数据集分类

8.2 更多的词嵌入方法——FastText 和预训练词向量

8.4 针对文本的卷积神经网络模型简介——词卷积

8.5 使用卷积对文本分类的补充内容

9.1 实战：循环神经网络与情感分类

10.1 编码器的核心——注意力模型

12.1 解码器的核心——注意力模型

15.1 什么是 ChatGPT

16.1 为什么要使用大模型

18.1 ChatGLM 模型的本地化处理

本文包含的内容实在是太多了，一共有 381 页，这里小编就不做过多的介绍了，已经整理成册，需要的小伙伴，可以转发此文关注小编，查看下方名片来免费获取！

并有 54 道 AI 大模型面试题领取~

本文适合的读者

本文适合 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参考。