從零構建大模型：算法、訓練與微調

《從零構建大模型:算法、訓練與微調》是一本系統且實用的大模型構建指南，旨在引領讀者從基礎知識起步，逐步深入探索大模型的算法原理、訓練方法及微調技術。《從零構建大模型:算法、訓練與微調》共12章，涵蓋了Transformer模型的基礎理論，如Seq2Seq模型、分詞、嵌入層和自注意力機制等關鍵概念；並深入剖析了GPT模型的核心實現與文本生成過程，以及BERT模型的預訓練和微調技術。同時，也對ViT(視覺Transformer)模型的架構、訓練方法，以及高階微調策略如Adapter Tuning和P-Tuning進行了詳盡講解。此外，還系統地介紹了數據處理、數據增強、模型性能優化(包括混合精度訓練和分佈式訓練)、對比學習、對抗訓練、自適應優化器、動態學習率調度，以及模型蒸餾與剪枝技術等多個方面。最後，通過應用案例，展示了模型訓練和微調的完整流程，助力讀者將理論知識轉化為實踐技能。

全書注重理論與實踐的結合，適合希望系統掌握大模型構建、訓練和優化的研發人員、高校學生，也適合對自然語言處理、計算機視覺等領域的大模型開發有興趣的讀者。還可作為培訓機構和高校相關課程的教學用書。



梁楠，博士，畢業於北京航空航天大學，高級職稱，長期從事模式識別、機器學習、統計理論的研究與應用，負責或參與科研項目多項，專註於人工智能、大語言模型的應用與開發，對深度學習、數據分析與預測等有獨到見解。