Grok 4是融合Transformer、MoE(Mixture of Experts,混合專家模型)、GNN(Graph Neural Network,圖神經網絡)等前沿技術的大規模預訓練模型(簡稱“大模型”),具備強大的推理能力與跨模態能力,可廣泛應用于智能推理與企業級應用開發。本書系統解析Grok 4大模型的核心技術體系,涵蓋理論基礎與應用實踐,為研究者和開發者提供全面指導。
全書共10章,前5章聚焦核心架構設計,後5章探討訓練優化與應用開發。在核心架構方面,本書從Transformer基礎入手,詳細解析自注意力、多頭注意力及稀疏變換器的優化策略,並探討MoE在專家選擇、負載均衡、動態路由等方面的應用。
此外,結合GNN與知識圖譜,探討Grok 4在結構化數據處理與跨模態任務中的適配性。在訓練優化與應用開發方面,本書分析自然語言推理(NLI)任務,結合強化學習探討推理優化策略,並介紹大規模預訓練、多任務學習的關鍵技術。在應用開發方面,結合LiteLLM與Continue編碼助手,深入解析Grok 4在企業級應用集成中的實踐方案。
本書內容兼具理論深度與工程實踐價值,適合人工智能領域的研究者、開發者及從業者,為高效利用Grok 4提供了系統性指導。
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