大規模語言模型開發基礎與實踐

本書循序漸進、詳細講解了大模型開發技術的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了使用TensorFlow和PyTorch開發大模型程序的方法和流程。

全書共12章，分別講解了大模型基礎，數據集的加載、基本處理和製作，數據集的預處理，卷積神經網絡模型，循環神經網絡模型，特徵提取，注意力機制，模型訓練與調優，模型推理和評估，大模型優化算法和技術，AI智能問答系統和AI人臉識別系統。全書簡潔而不失其技術深度，內容豐富全面。本書易於閱讀，以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習大模型開發的實用教程。

本書適用於已經了解Python基礎開發的讀者，以及想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的專業性教材。



王振麗，華中科技大學計算機碩士，精通C、C#、C++、Java、Python等多門編程語言。現任騰訊AI產品架構師，主要從事移動端底層系統架構、驅動程序、AI應用的研究和開發工作，對人工智能的架構設計和實現原理有非常深刻的認識和理解。精通各種多模態預訓練算法，熟悉Prompt Engineering和模型Tuning方法，在協同大模型垂直領域的訓練和調優方面經驗豐富，在提升大模型業務的產品落地領域有着豐富的見解。