★從0開始打造自己的LLM
★動手實作中英文都通的ChatGLM
★PyTorch 2完整實作NLP
★各種神經網路實作：CNN、RNN、GRU、Transformer、BERT、GPT
★預訓練模型、編碼器、解碼器、Seq2Seq2
★獎勵模型的RLHF、PPO、Rewarded Model
★LLM在專業領域的應用：金融、醫療
★使用PEFT、LORA等Huggingface函式庫進行LLM的Finetune

大型語言模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向。全書使用PyTorch 2.0作為學習大型語言模型的基本框架，以中英文通曉的ChatGLM為範例，詳細講解大型語言模型的基本理論、演算法、程式實現、應用實戰以及微調技術，完整演示大型語言模型開發技術。

全書共18章，內容包括人工智慧與大型語言模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎演算法詳解、以PyTorch卷積層為基礎的的MNIST分類實戰、PyTorch資料處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、PyTorch循環神經網路的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大型語言模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。

王曉華

大專電腦專業講師，研究方向為雲端運算、巨量資料與人工智慧。

著有：
《PyTorch2.0深度學習從零開始學》
《Python機器學習與可視化分析實戰》
《Google JAX深度學習從零開始學》
《Spark3.0巨量資料分析與挖掘：基於機器學習》
《TensorFlow深度學習應用實踐》
《OpenCV+TensorFlow深度學習與電腦視覺實戰》
《TensorFlow知識圖譜實戰》
《TensorFlow人臉識別實戰》
《TensorFlow語音識別實戰》
《TensorFlow+Keras自然語言處理實戰》
《TensorFlow2.0卷積神經網絡實戰》
《Keras實戰：基於TensorFlow2.2的深度學習實踐》
《Tensorflow 2.0深度學習從零開始學》
《深度學習的數學原理與實作》