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本期博主给大家推荐一本初学者学习并部署大模型的入门书籍，一起来看看吧！

ChatGLM3

ChatGLM3是继一系列先进语言模型之后的又一力作，专为追求高精度和广泛适应性的自然语言处理任务而设计。此模型基于Transformer架构，并在大规模高质量数据上进行了预训练，拥有超大规模的参数量，显著提升了语言理解和生成的能力。相较于前辈们，ChatGLM3在对话连贯性、知识融合、个性化回复等方面实现了显著优化，能够提供更加贴近人类交流的互动体验。

核心亮点在于其对长文本序列的高效处理及深层次语境理解，这使得ChatGLM3在开放域对话、文本生成、问答系统、代码撰写等多个应用场景中表现出色。为了促进实际应用，ChatGLM3还强调了模型的可解释性和可控性，便于开发者进行模型微调和定制，以满足特定领域的专业需求。

此外，ChatGLM3在技术实现上融入了最新的算法优化和计算效率提升策略，降低了部署成本，即便是资源有限的环境也能享受到顶尖AI技术带来的便利。总之，ChatGLM3不仅是自然语言处理领域的一项技术突破，更是推动AI应用迈向更广泛社会生活的重要力量。

推荐图书

京东直达：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》

《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0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、PyTorch 2.0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。

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》。

推荐理由

《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》一书，是深度学习与自然语言处理领域内的一盏指路明灯，尤其对于那些渴望在AI技术浪潮中乘风破浪的开发者、研究人员以及企业创新者而言，其价值不可小觑。本书聚焦于当下炙手可热的ChatGLM3模型，不仅系统性地阐述了该模型的底层逻辑与技术架构，更为重要的是，它提供了一套从理论到实践的详尽指南，助力读者跨越理论与应用之间的鸿沟。

书中通过生动的案例分析与实战演练，深入浅出地讲解了如何在不同场景下实现ChatGLM3模型的本地化部署，这对于优化资源利用、保障数据安全及提升响应速度具有重要意义。同时，作者没有止步于基础部署，而是进一步探讨了模型的应用开发策略与微调技巧，帮助读者根据具体需求定制化模型功能，解锁个性化智能交互的无限可能。

对于希望在自然语言处理领域深化技能树、探索前沿技术应用或是推进企业智能化转型的读者来说，《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》无疑是必备宝典。它不仅能够快速提升个人技术实力，更能激发创新思维，开启通往未来智能对话系统构建与优化的新征程。在AI技术日新月异的今天，这本书无疑是一把钥匙，帮助你开启通往更高层次智能交互世界的大门。

粉丝福利

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