深度剖析ChatGLM 原理、训练、微调与实战

展示双语模型原理与技术路径
构建预训练微调部署完整流程
覆盖中英对话系统开发与优化
收录多行业场景落地应用案例

华为、百度、阿里巴巴、AMD、商汤科技、脑机接口社区等多位专家联合推荐

近年来，随着大语言模型技术的迅猛发展，人工智能领域迎来了新的变革浪潮。ChatGLM作为一款双语大语言模型，凭借其在多语言生成、精准对话理解和高效推理上的良好表现，成为了自然语言处理领域的重要代表。

本书以ChatGLM模型为核心，系统性地介绍了其从原理、训练、微调到实际应用的全流程，全面解析了大语言模型的实现方法与优化策略。全书共分为12章，从基础原理切入，涵盖模型架构解析、训练与微调实现、推理优化、部署集成与性能调优等关键技术，同时深入探讨数据处理、多任务学习与迁移学习，以及API开发、Web应用搭建与云端部署的完整方案。本书特别关注ChatGLM在客服、金融、医疗、教育等领域的创新应用，展现了其多样化的适用能力，并以双语对话系统为实战案例，总结了从数据处理到系统部署的完整开发流程。

本书的特色在于理论与实践并重，注重案例引导与操作指导，特别适合AI初学者、希望深入了解ChatGLM的工程师和研究者，以及希望学习大语言模型的高校师生使用。随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT等海量学习资源，希望通过立体化的学习方式帮助广大读者从中获得系统的知识与启发。

前言

第1部分 ChatGLM的概述与基础原理

第1章 ChatGLM概述与原理详解

1.1ChatGLM的发展与应用背景

1.1.1ChatGLM简介与具体应用

1.1.2对比传统NLP模型与ChatGLM的优势

1.2基于Transformer架构的自注意力机制

1.2.1Transformer简介

1.2.2详解Transformer编码器解码器架构

1.2.3详解ChatGLM中的自注意力机制

1.2.4Transformer中的多头注意力机制

1.3ChatGLM的架构分析

1.3.1ChatGLM模型的结构设计

1.3.2ChatGLM与GPT、BERT模型的异同

1.4ChatGLM的应用场景与技术优势

1.4.1ChatGLM在对话系统中的具体应用

1.4.2ChatGLM对自然语言理解与生成的影响

第2章 ChatGLM模型的训练流程与技术要点

2.1训练数据的采集与清洗

2.1.1语料库的选择与构建方法

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