2025年，大模型技术已从理论热潮转向产业深耕，国产大模型的开发与定制化微调成为AI从业者的核心竞争力。然而，市面上多数资料或偏重理论堆砌，或脱离中文场景实践，让初学者望而却步。
由清华著作的《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》应需而生，以PyTorch 2.0为技术基座，聚焦中文大模型ChatGLM，构建“基础夯实—技术突破—实战落地”的完整学习路径，成为大模型入门与进阶的权威指南。
本书最鲜明的优势在于“实战导向”与“中文适配”的双重定位。不同于泛泛讲解通用模型的著作，它精准锁定工业界主流的PyTorch 2.0框架，结合清华大学开源的ChatGLM模型展开，既解决了初学者“选框架、选模型”的迷茫，又贴合中文场景的开发需求。全书内容由浅入深，即使是零基础读者，也能跟随步骤完成从环境搭建到模型微调的全流程实践，真正实现“从零开始，步步进阶”。
【核心章节目录简介】全书共18章，核心内容可分为四大模块：
基础奠基模块（第1-4章）：搭建AI与开发框架基础。涵盖人工智能发展脉络与大模型变革，详解PyTorch 2.0环境配置与核心用法，拆解深度学习基础算法与反向传播原理，通过MNIST手写体识别等经典案例，帮读者筑牢编程与算法根基。
NLP核心模块（第5-12章）：贯通编码器与解码器技术。从词嵌入、循环神经网络入手，延伸至BERT预训练模型的原理与应用，系统讲解NLP编码器与解码器的核心架构，为理解大模型底层逻辑铺垫关键知识，同时包含中文情感分类等实战项目。
大模型进阶模块（第13-14章）：衔接前沿模型技术。引入强化学习PPO算法，解析GPT-2模型的自回归生成机制，指导读者实战训练简易版对话模型，完成从基础NLP到大模型开发的思维跃迁。
ChatGLM实战模块（第15-18章）：聚焦核心应用与微调。详细讲解ChatGLM的使用方法与定制化开发，重点覆盖ChatGLM微调的全流程实操，包括数据集准备、训练参数设置、模型优化等关键环节，助力读者快速掌握国产大模型的定制化能力。
作为一本兼顾理论与实践的权威著作，本书配套完整的示例源代码与PPT课件，所有实战案例均经过验证，适配主流开发环境。无论是PyTorch初学者、大模型入门者，还是需要深耕中文大模型开发的从业者，都能从中获取系统指导；同时也可作为高校人工智能、计算机科学等专业的教学参考书。
在国产大模型加速迭代的当下，掌握基于PyTorch的大模型开发与微调技术，已成为抢占AI赛道的关键。
《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》以清晰的逻辑、详实的案例、精准的定位，为读者打通从理论到实践的最后一公里。入手此书，跟随阶梯式学习路径稳步前行，即可轻松解锁大模型开发核心能力，在AI产业浪潮中把握主动权。
