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》。

目录

目 录

第1章 新时代的曙光—人工智能与大模型 1

• 1.1 人工智能：思维与实践的融合 1
  • 1.1.1 人工智能的历史与未来 2
  • 1.1.2 深度学习与人工智能 2
  • 1.1.3 选择PyTorch 2.0实战框架 3
• 1.2 大模型开启人工智能的新时代 4
  • 1.2.1 大模型带来的变革 4
  • 1.2.2 最强的中文大模型—清华大学ChatGLM介绍 5
  • 1.2.3 近在咫尺的未来—大模型的应用前景 6
• 1.3 本章小结 7

第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建 8

• 2.1 环境搭建1：安装Python 8
  • 2.1.1 Miniconda的下载与安装 8
  • 2.1.2 PyCharm的下载与安装 11
  • 2.1.3 Python代码小练习：计算Softmax函数 14
• 2.2 环境搭建2：安装PyTorch 2.0 15
  • 2.2.1 Nvidia 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 15
  • 2.2.2 PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装 15
  • 2.2.3 PyTorch 2.0小练习：Hello PyTorch 18
• 2.3 生成式模型实战：古诗词的生成 18
• 2.4 图像降噪：手把手实战第一个深度学习模型 19
  • 2.4.1 MNIST数据集的准备 19
  • 2.4.2 MNIST数据集的特征和标签介绍 21
  • 2.4.3 模型的准备和介绍 22
  • 2.4.4 对目标的逼近—模型的损失函数与优化函数 24
  • 2.4.5 基于深度学习的模型训练 24
• 2.5 本章小结 26

第3章 从零开始学习PyTorch 2.0 27

• 3.1 实战MNIST手写体识别 27
  • 3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 27
  • 3.1.2 实战基于PyTorch 2.0的手写体识别模型 29
  • 3.1.3 基于Netron库的PyTorch 2.0模型可视化 32
• 3.2 自定义神经网络框架的基本设计 34
  • 3.2.1 神经网络框架的抽象实现 34
  • 3.2.2 自定义神经网络框架的具体实现 35
• 3.3 本章小结 43

第4章 一学就会的深度学习基础算法详解 44

• 4.1 反向传播神经网络的前身历史 44
• 4.2 反向传播神经网络两个基础算法详解 47
  • 4.2.1 最小二乘法详解 48
  • 4.2.2 梯度下降算法 50
  • 4.2.3 最小二乘法的梯度下降算法及其Python实现 52
• 4.3 反馈神经网络反向传播算法介绍 58
  • 4.3.1 深度学习基础 58
  • 4.3.2 链式求导法则 59
  • 4.3.3 反馈神经网络的原理与公式推导 60
  • 4.3.4 反馈神经网络原理的激活函数 64
  • 4.3.5 反馈神经网络原理的Python实现 66
• 4.4 本章小结 70

第5章 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 71

• 5.1 卷积运算的基本概念 71
  • 5.1.1 基本卷积运算示例 72
  • 5.1.2 PyTorch中的卷积函数实现详解 73
  • 5.1.3 池化运算 75
  • 5.1.4 Softmax激活函数 77
  • 5.1.5 卷积神经网络的原理 78
• 5.2 实战：基于卷积的MNIST手写体分类 80
  • 5.2.1 数据的准备 80
  • 5.2.2 模型的设计 81
  • 5.2.3 基于卷积的MNIST分类模型 82
• 5.3 PyTorch的深度可分离膨胀卷积详解 84
  • 5.3.1 深度可分离卷积的定义 84
  • 5.3.2 深度的定义以及不同计算层待训练参数的比较 86
  • 5.3.3 膨胀卷积详解 87
  • 5.3.4 实战：基于深度可分离膨胀卷积的MNIST手写体识别 87
• 5.4 本章小结 90

第6章 可视化的PyTorch数据处理与模型展示 91

• 6.1 用于自定义数据集的torch.utils.data工具箱使用详解 92
  • 6.1.1 使用torch.utils.data. Dataset封装自定义数据集 92
  • 6.1.2 改变数据类型的Dataset类中的transform的使用 93
  • 6.1.3 批量输出数据的DataLoader类详解 98
• 6.2 实战：基于tensorboardX的训练可视化展示 100
  • 6.2.1 可视化组件tensorboardX的简介与安装 100
  • 6.2.2 tensorboardX可视化组件的使用 100
  • 6.2.3 tensorboardX对模型训练过程的展示 103
• 6.3 本章小结 105

第7章 ResNet实战 106

• 7.1 ResNet基础原理与程序设计基础 106
  • 7.1.1 ResNet诞生的背景 107
  • 7.1.2 PyTorch 2.0中的模块工具 109
  • 7.1.3 ResNet残差模块的实现 110
  • 7.1.4 ResNet网络的实现 112
• 7.2 ResNet实战：CIFAR-10数据集分类 114
  • 7.2.1 CIFAR-10数据集简介 114
  • 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 117
• 7.3 本章小结 118

第8章 有趣的词嵌入 120

• 8.1 文本数据处理 120
  • 8.1.1 Ag_news数据集介绍和数据清洗 120
  • 8.1.2 停用词的使用 123
  • 8.1.3 词向量训练模型Word2Vec使用介绍 125
  • 8.1.4 文本主题的提取：基于TF-IDF 128
  • 8.1.5 文本主题的提取：基于TextRank 132
• 8.2 更多的词嵌入方法—FastText和预训练词向量 134
  • 8.2.1 FastText的原理与基础算法 135
  • 8.2.2 FastText训练及其与PyTorch 2.0的协同使用 136
  • 8.2.3 使用其他预训练参数来生成PyTorch 2.0词嵌入矩阵（中文） 140
• 8.3 针对文本的卷积神经网络模型简介—字符卷积 141
  • 8.3.1 字符（非单词）文本的处理 141
  • 8.3.2 卷积神经网络文本分类模型的实现—Conv1d（一维卷积） 148
• 8.4 针对文本的卷积神经网络模型简介—词卷积 151
  • 8.4.1 单词的文本处理 151
  • 8.4.2 卷积神经网络文本分类模型的实现—Conv2d（二维卷积） 153
• 8.5 使用卷积对文本分类的补充内容 155
  • 8.5.1 汉字的文本处理 155
  • 8.5.2 其他细节 157
• 8.6 本章小结 158

第9章 基于循环神经网络的中文情感分类实战 160

• 9.1 实战：循环神经网络与情感分类 160
• 9.2 循环神经网络理论讲解 165
  • 9.2.1 什么是GRU 165
  • 9.2.2 单向不行，那就双向 167
• 9.3 本章小结 168

第10章 从零开始学习自然语言处理的编码器 169

• 10.1 编码器的核心—注意力模型 170
  • 10.1.1 输入层—初始词向量层和位置编码器层 170
  • 10.1.2 自注意力层 172
  • 10.1.3 ticks和Layer Normalization 177
  • 10.1.4 多头注意力 178
• 10.2 编码器的实现 180
  • 10.2.1 前馈层的实现 181
  • 10.2.2 编码器的实现 182
• 10.3 实战编码器：拼音汉字转化模型 184
  • 10.3.1 汉字拼音数据集处理 185
  • 10.3.2 汉字拼音转化模型的确定 187
  • 10.3.3 模型训练部分的编写 190
• 10.4 本章小结 191

第11章 站在巨人肩膀上的预训练模型BERT 193

• 11.1 预训练模型BERT 193
  • 11.1.1 BERT的基本架构与应用 194
  • 11.1.2 BERT预训练任务与微调 195
• 11.2 实战BERT：中文文本分类 198
  • 11.2.1 使用Hugging Face获取BERT预训练模型 198
  • 11.2.2 BERT实战文本分类 200
• 11.3 更多的预训练模型 203
• 11.4 本章小结 205

第12章 从1开始自然语言处理的解码器 206

• 12.1 解码器的核心—注意力模型 206
  • 12.1.1 解码器的输入和交互注意力层的掩码 207
  • 12.1.2 为什么通过掩码操作能够减少干扰 212
  • 12.1.3 解码器的输出（移位训练方法） 213
  • 12.1.4 解码器的实现 214
• 12.2 解码器实战—拼音汉字翻译模型 215
  • 12.2.1 数据集的获取与处理 216
  • 12.2.2 翻译模型 218
  • 12.2.3 拼音汉字模型的训练 229
  • 12.2.4 拼音汉字模型的使用 230
• 12.3 本章小结 231

第13章 基于PyTorch 2.0的强化学习实战 232

• 13.1 基于强化学习的火箭回收实战 232
  • 13.1.1 火箭回收基本运行环境介绍 233
  • 13.1.2 火箭回收参数介绍 234
  • 13.1.3 基于强化学习的火箭回收实战 234
  • 13.1.4 强化学习的基本内容 239
• 13.2 强化学习的基本算法—PPO算法 243
  • 13.2.1 PPO算法简介 243
  • 13.2.2 函数使用说明 244
  • 13.2.3 一学就会的TD-error理论介绍 245
  • 13.2.4 基于TD-error的结果修正 247
  • 13.2.5 对于奖励的倒序构成的说明 248
• 13.3 本章小结 249

第14章 ChatGPT前身—只具有解码器的GPT-2模型 250

• 14.1 GPT-2模型简介 250
  • 14.1.1 GPT-2模型的输入和输出结构—自回归性 251
  • 14.1.2 GPT-2模型的PyTorch实现 252
  • 14.1.3 GPT-2模型输入输出格式的实现 257
• 14.2 Hugging Face GPT-2模型源码模型详解 259
  • 14.2.1 GPT2LMHeadModel类和GPT2Model类详解 259
  • 14.2.2 Block类详解 270
  • 14.2.3 Attention类详解 274
  • 14.2.4 MLP类详解 281
• 14.3 Hugging Face GPT-2模型的使用与自定义微调 282
  • 14.3.1 模型的使用与自定义数据集的微调 282
  • 14.3.2 基于预训练模型的评论描述微调 285
• 14.4 自定义模型的输出 286
  • 14.4.1 GPT输出的结构 286
  • 14.4.2 创造性参数temperature与采样个数topK 288
• 14.5 本章小结 290

第15章 实战训练自己的ChatGPT 291

• 15.1 什么是ChatGPT 291
• 15.2 RLHF模型简介 293
  • 15.2.1 RLHF技术分解 293
  • 15.2.2 RLHF中的具体实现—PPO算法 296
• 15.3 基于RLHF实战的ChatGPT正向评论的生成 297
  • 15.3.1 RLHF模型进化的总体讲解 297
  • 15.3.2 ChatGPT评分模块简介 298
  • 15.3.3 带有评分函数的ChatGPT模型的构建 300
  • 15.3.4 RLHF中的PPO算法—KL散度 301
  • 15.3.5 RLHF中的PPO算法—损失函数 303
• 15.4 本章小结 304

第16章 开源大模型ChatGLM使用详解 305

• 16.1 为什么要使用大模型 305
  • 16.1.1 大模型与普通模型的区别 306
  • 16.1.2 一个神奇的现象—大模型的涌现能力 307
• 16.2 ChatGLM使用详解 307
  • 16.2.1 ChatGLM简介及应用前景 308
  • 16.2.2 下载ChatGLM 309
  • 16.2.3 ChatGLM的使用与Prompt介绍 310
• 16.3 本章小结 311

第17章 开源大模型ChatGLM 高级定制化应用实战 312

• 17.1 医疗问答GLMQABot搭建实战—基于ChatGLM搭建专业客服问答机器人 312
  • 17.1.1 基于ChatGLM搭建专业领域问答机器人的思路 313
  • 17.1.2 基于真实医疗问答的数据准备 314
  • 17.1.3 文本相关性（相似度）的比较算法 315
  • 17.1.4 提示语句Prompt的构建 316
  • 17.1.5 基于单个文档的GLMQABot的搭建 316
• 17.2 金融信息抽取实战—基于知识链的ChatGLM本地化知识库检索与智能答案生成 318
  • 17.2.1 基于ChatGLM搭建智能答案生成机器人的思路 319
  • 17.2.2 获取专业（范畴内）文档与编码存储 320
  • 17.2.3 查询文本编码的相关性比较与排序 322
  • 17.2.4 基于知识链的ChatGLM本地化知识库检索与智能答案生成 325
• 17.3 基于ChatGLM的一些补充内容 327
  • 17.3.1 语言的艺术—Prompt的前世今生 328
  • 17.3.2 清华大学推荐的ChatGLM微调方法 329
  • 17.3.2 一种新的基于ChatGLM的文本检索方案 330
• 17.4 本章小结 331

第18章 对训练成本上亿美元的ChatGLM进行高级微调 332

• 18.1 ChatGLM模型的本地化处理 332
  • 18.1.1 下载ChatGLM源码与合并存档 332
  • 18.1.2 修正自定义的本地化模型 335
  • 18.1.3 构建GLM模型的输入输出示例 337
• 18.2 高级微调方法1—基于加速库Accelerator的全量数据微调 339
  • 18.2.1 数据的准备—将文本内容转化成三元组的知识图谱 339
  • 18.2.2 加速的秘密—Accelerate模型加速工具详解 342
  • 18.2.3 更快的速度—使用INT8（INT4）量化模型加速训练 345
• 18.3 高级微调方法2—基于LoRA的模型微调 348
  • 18.3.1 对ChatGLM进行微调的方法—LoRA 348
  • 18.3.2 自定义LoRA的使用方法 349
  • 18.3.3 基于自定义LoRA的模型训练 350
  • 18.3.4 基于自定义LoRA的模型推断 352
  • 18.3.5 基于基本原理的LoRA实现 355
• 18.4 高级微调方法3—基于Huggingface的PEFT模型微调 357
  • 18.4.1 PEFT技术详解 358
  • 18.4.2 PEFT的使用与参数设计 359
  • 18.4.3 Huggingface专用PEFT的使用 360
• 18.5 本章小结 362

这是一本介绍力量训练的经典书籍，确切地说，它是一本介绍杠铃训练方法的经典之作。《力量训练基础》只介绍了五种主要的杠铃训练动作——五种被认为最有用的杠铃动作，深蹲、推举、卧推、硬拉和力量翻。作者以科学的态度和精益求精的精神，把这五种基本动作和杠铃训练的体系以正确的方式讲解得淋漓尽致。自从2005年出版以来，《力量训练基础》成为了有关举重训练的最畅销的书籍之一，获得了读者的高度认可。此外，健身领域的专家同样给予了这本书高度的评价。

编辑推荐：

这是一本帮助你重新认识健身和你的身体的专业杠铃书，这是一本经过了成千上万的健身者和专业运动员验证的书，这也是一本能够提供你所需的知识的书。

作者简介：

马克·瑞比托（Mark Rippetoe）1983 年毕业于美国中西州立大学，获得了地质学理学学士学位，并辅修了人类学。他是《力量训练计划设计》第3 版（Practical Programming for Strength Training, 3rd Edition）、《足够强壮了吗？》（Strong Enough?）、《刻薄的重力先生》（Mean Ol’ Mr. Gravity）和本书，以及很多报纸、杂志和网络文章的作者。他1978 年投身于健身行业，1984 年成为威奇托福尔斯（Wichita Falls）运动俱乐部的所有者。他是1985年获得美国国家力量与健身协会（National Strength and Conditioning Association，简写为CSCS）认证的首批教练员之一，并且是第一位在2009 年放弃证书的教练员。瑞比托作为有竞争力的力量举运动员有着10 年的参赛经验，并且已经指导了很多举重者和运动员，以及成千上万的对提升力量和运动表现感兴趣的人。他在全美组织了很多研讨会讨论这种杠铃训练方法。

名人推荐：

“每一天都会有人问我最 好的重量训练书是哪一本。我总会这样回答：《力量训练基础》。这本书对认真学习或教授基础举重练习的任何人来说都是必不可少的。它提高了你的洞察力，并提供了很多技巧，帮助你成为一名技艺精湛的举重者。每个人都想要训练，或者成为冠军。但如果基础知识不足，你就无法打造出冠军级别的力量。这本书将帮助你铸造这样的基础。”吉姆·温德勒（Jim Wendler），5/3/1训练法的作者