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ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
王晓华更新时间:2024-12-31 20:56:05
最新章节:附录 大模型的“幻觉”开会员,本书免费读 >
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化实战的完整方案,内容包括大模型时代的开端、PyTorch2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解、ChatGLM3多文本检索的增强生成实战、构建以人为本的ChatGLM3规范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思维链构建、GLM源码分析与文本生成实战、低资源单GPU微调ChatGLM3实战、会使用工具的ChatGLM3、上市公司财务报表非结构化信息抽取实战、上市公司财务报表智能问答与财务预警实战。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》适合大模型的初学者、有一定基础的大模型研究人员、大模型应用开发人员。同时,《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》还可作为高等院校或高职高专相关专业大模型课程的教材,助力培养新一代的大模型领域人才。
品牌:清华大学
上架时间:2024-04-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调最新章节
查看全部- 附录 大模型的“幻觉”
- 13.3 本章小结
- 13.2 基于自然语言的上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
- 13.1 基于ChatGLM3的非结构化数据抽取与大规模财务报表数据库的建立
- 第13章 上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
- 12.3 本章小结
- 12.2 单报表非结构化信息抽取实战
- 12.1 超长文本处理功能的ChatGLM3与真实财务报表的处理
- 第12章 上市公司财务报表非结构化信息抽取实战
- 11.4 本章小结
王晓华
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