《深度剖析ChatGLM ：原理、训练、微调与实战》

内容简介

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。

《深度剖析ChatGLM ：原理、训练、微调与实战》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。

《深度剖析ChatGLM ：原理、训练、微调与实战》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。

作者简介

李明华：曾就职于某知名科技公司，长期从事自然语言处理、机器学习及深度学习等技术的研发与应用，特别是在大语言模型的微调与优化技术方面具有深厚的学术积淀和实践经验。参与并主导了多个企业级AI产品的开发,涵盖智能客服、编程辅助、智能检索和硬件工程等应用场景。对大语言模型的原理、优化技术以及工程实践有着深入的理解。

冯洋：南京大学计算机学院副教授，主要研究方向为复杂软件系统质量保障、大语言模型研究和应用开发，研究课题包括复杂软件系统的质量保障技术、大语言模型的微调与优化技术等。近年来发表包括ICSE、FSE、ASE、ISSTA、TSE、TOSEM等CCF-A类期刊与会议学术论文30余篇，并在2022年ASE、2023年FSE、2023年Internetware等大会获杰出论文奖及华为火花奖等奖项。