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题名/责任者:

ChatGLM部署、微调与开发/宫继兵 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-76642-1/CNY109.00

载体形态项:

361页:图;24cm

个人责任者:

宫继兵 编著

个人责任者:

巢进波 编著

个人责任者:

王开宇 编著

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP18

题名责任附注:

题名页题: 宫继兵, 巢进波, 王开宇, 张鹏, 吴培良编著

责任者附注:

宫继兵, 燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系教授、博士生导师, 中科院计算所博士, 清华大学访问学者, 美国UIC访问学者, 燕山大学计算机系知识工程组实验室 (KEG) 负责人, 燕山大学-智谱AI大数据基础模型联合实验室负责人。主要研究方向为通用人工智能 (AGI)、大规模预训练模型、社交网络、知识图谱、数据挖掘及获取等。巢进波, 燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系教师。研究方向为智能网络信息处理。王开宇, 博士, 副教授, 燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系教师。研究方向为网络性能分析、分布式计算与大数据分析。

书目附注:

有书目 (第354-361页)

提要文摘附注:

本书系统介绍了ChatGLM大语言模型的部署、微调与开发, 并提供了极具参考价值的大模型应用实战案例。所设计的学习架构包含三个核心部分: 应用技术篇。首先浅显易懂地说清什么是人工智能和大模型, 并详细介绍“智谱清言”这一款大模型产品的使用方法, 以帮助读者获得一个有效提升工作和学习效率的技术手段。其次, 从技术和应用角度介绍了大模型的国内外研究和发展现状, 并展望了大模型未来发展趋势。理论基础篇。该部分给出了大模型相关理论、模型和任务框架, 以及GLM训练、微调、部署及评估等基础知识, 还论述了大模型与知识图谱相结合使用的情况。实践案例篇。由于当前大模型技术的独特性, 目前还没有整合大模型的集成开发环境。

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