本书采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章，内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用，以及面对的挑战和未来发展等。
本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。
全面解读基础知识：介绍人工智能大模型基础知识，适合新手入门
详细介绍大模型底层逻辑：详解语言模型、神经网络语言模型、与训练语言模型、大模型的技术发展、微调与部署，以及大模型在各领域的优化应用
深入解析场景应用：在各领域进行优化，深入浅出解析人工智能应用
清晰介绍实战步骤：有理论有实训，介绍了人工智能大模型底层逻辑与技术，以及在实际中的应用，步骤清楚，条理清晰，即学即用
在信息技术日新月异的今天，人工智能已经成为推动社会进步和产业升级的重要力量。作为 人工智能领域的核心技术之一，大模型的出现与发展，无疑为自然语言处理乃至整个AI领域带来了革命性的变革。这些模型不仅拥有强大的语言生成与理解能力，还能够在诸多应用场景中展现出惊人的表现，为人类生活与工作带来了前所未有的便利与可能。正是在这样的时代背景下，本书应运而生，旨在为读者提供一份全面、深入且实用的学习指南。
一、为什么写这本书
大模型在自然语言处理、图像、视频领域取得了显著的成就，引领了AI技术的最新潮流，但其背后复杂的技术原理、精细的训练方法及广泛的应用场景，对于广大初学者及从业者而言，依然造成了一定的学习障碍。为了跨越这一门槛，引领读者深入探索这一前沿技术的奥秘，我们精心编写了这本全面介绍大模型的书籍。
在这本书中，我们将深刻认识到大模型在不同领域的核心地位。它不仅是当前学术界研究的焦点，更在实际应用中展现出了无可比拟的价值，从智能客服到文本生成，从信息检索到语言翻译，从图像生成到视频生成，无处不在地改变着我们的生活和工作方式。因此，我们希望通过本书，为读者搭建一座通往大模型技术深处的桥梁，使大家能够系统地掌握这一技术，为未来的职 业发展铺平道路，无论是面对挑战还是把握机遇，都能游刃有余。
另外，市面上关于大模型的书籍往往偏重于理论阐述或具体应用，缺乏两者之间的有效融合。鉴于此，本书致力于在理论与实践之间架起一座稳固的桥梁，不仅详细剖析模型的原理与训练方法，还通过丰富的实际应用案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。
在这个充满无限创新与可能性的领域里，希望每个人都有潜力发现自我，创造价值，共同推动科技的进步与发展。
二、本书特色
- 零基础讲解，轻松上手
本书从最基本的概念出发，逐步深入，确保读者即使没有任何相关背景知识，也能轻松上手。无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能在这里找到适合自己的学习路径。
- 深入浅出的讲解
采用通俗易懂的语言，结合生动的图表和实例，将复杂的概念和原理讲解得清晰易懂。同时，我们还通过一些类比和比喻，帮助读者更好地理解这些概念和原理。
- 理论与实践相结合
除了理论知识的讲解，本书还非常注重实践能力的培养。每一章都配备了相应的实训案例，让读者在实践中加深对理论知识的理解。
- 前沿技术的探讨与未来展望
本书不仅关注当前大模型的最新技术，还对其未来发展进行了展望和探讨。我们希望通过这种方式，能够让读者紧跟技术发展的步伐，了解最新的技术趋势和应用前景。
三、本书适合对象
本书适合对大模型感兴趣的广大读者，无论是高校学生、研究人员，还是业界开发者，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。对于初学者，本书提供了坚实的基础知识；对于有经验的专业人士，本书则提供了最新的技术动态和深入的分析。
四、作者团队
本书由河南工业大学的史卫亚担任主编，科大讯飞公司的刘田园、刘婉月担任副主编。其中，史卫亚编写了第1～2章和第5～8章，刘婉月编写了第3章、刘田园编写了第4章。本书为校企合作成果，在编写过程中，编者竭尽所能地为读者呈现最好、最全的实用基础知识，若仍存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。
史卫亚：博士，副教授，IEEE会员，CCF会员，INNS会员。2009年获得复旦大学计算机应用专业博士学位。20152016年在美国北卡罗来纳大学做访问学者，对机器学习、大数据检索、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别等有深入研究。
刘田园：算法高级工程师，现就职于科大讯飞股份有限公司，并担任河南工业大学人工智能与大数据学院人工智能双师。具备多年算法开发经验，发表人工智能相关专利多篇，研究方向包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、机器学习等。
刘婉月：人工智能硕士，高级工程师，就职于科大讯飞股份有限公司，拥有丰富的人工智能项目落地实践经验，主要研究方向包括机器翻译、自然语言处理和人工智能。
书单推荐
