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商品描述
在人工智能蓬勃發展的當下，大模型技術正 著新一輪的技術變革。本書以Python語言為主要工具，采用理論與實踐相結合的方式，全面、深入地闡述了人工智能大模型的構建與應用，旨在幫助讀者系統理解大模型的技術原理，掌握其核心訓練方法，從而在人工智能領域建立系統的技術認知體系。 全書分為五個部分： 部分從大模型的技術演進歷程講起，重點剖析Python語言在大模型開發中的核心作用；第二部分圍繞模型架構設計、訓練優化算法及分布式訓練策略展開；第三部分深度解讀Transformer等主流架構及其變體的實現原理；第四部分涵蓋超參數調優、正則化技術、模型評估指標與優化策略；第五部分提供了大模型在自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域的 應用案例。 本書兼具通俗性與專業性，案例豐富且實操性強，既可作為人工智能初學者的系統入門指南，也可滿足進階學習者的技術提升需求。對研究人員與工程師而言，本書 是一部 參考價值的技術手冊。此外，本書還適合作為高校或培訓機構的人工智能課程教材，助力人工智能專業人才培養。
作者簡介
邵可佳 美國北亞利桑那大學數據分析碩士，擁有十多年算法研發與工業落地經驗，深耕機器人、人工智能、智能家居、金融風控、電商推薦、O2O智能調度等領域，具備跨行業的規模化算法實現能力。歷任金融算法工程師、河貍家算法專家、墨跡天氣 算法架構師。現任雨根科技大數據事業部技術負責人，主持碳通量時空大模型的研發與工程化落地。
目錄大綱
部分 大模型與Python開發基礎
第1章 大模型的理論發展
1.1 大模型的計算理論
1.1.1 大模型的發展歷程
1.1.2 未來展望
1.2 大規模數據的表示與處理
1.2.1 大規模數據的表示
1.2.2 大規模數據的處理
1.3 大模型的算法創新
1.3.1 註意力機制與自註意力網絡
1.3.2 動態路由與膠囊網絡
1.3.3 記憶增強神經網絡
1.3.4 生成對抗網絡與無監督學習
1.3.5 稀疏性與可解釋性算法
1.4 大模型的發展趨勢
1.4.1 大規模與 深層次的模型架構
1.4.2 跨模態學習與融合
1.4.3 可解釋性與魯棒性增強
1.4.4 個性化與 化服務
1.4.5 持續學習與自適應能力
1.4.6 綠色計算與可持續性
1.5 本章小結
第2章 大模型的Python開發環境
2.1 Python語言視角下大模型的開發生態
2.1.1 數據處理與分析
2.1.2 模型構建與訓練
2.1.3 可視化與調試
2.1.4 部署與集成
2.1.5 社區與資源
2.2 Python開發環境搭建
2.2.1 安裝Miniconda
2.2.2 創建並激活新的Conda環境
2.2.3 安裝必要的庫
2.2.4 配置IDE或代碼編輯器
2.2.5 測試環境
2.3 深度學習框架概覽：TensorFlow與PyTorch
2.3.1 TensorFlow
2.3.2 PyTorch
2.3.3 如何選擇
2.4 大模型微調技術簡介
2.4.1 微調技術的基本概念
2.4.2 微調技術的流程
2.4.3 微調技術的重要性
2.5 實例：使用Python語言進行簡單的模型微調
2.5.1 準備階段
2.5.2 數據加載與預處理
2.5.3 加載預訓練模型
2.5.4 微調時的註意事項
2.5.5 評估與部署
2.5.6 要點回顧
2.6 本章小結
第二部分 大模型訓練與加速
第3章 訓練加速常用硬件
3.1 GPU架構與編程模型
3.1.1 GPU架構概述
3.1.2 GPU編程模型
3.1.3 CUDA核心概念
3.2 CUDA編程模型與GPU內存管理
3.2.1 CUDA編程模型
3.2.2 GPU內存管理
3.3 大模型訓練中的GPU優化
3.3.1 數據並行與模型並行
3.3.2 內存優化
3.3.3 計算優化
3.3.4 GPU優化總結
3.4 實例：使用CUDA加速大模型訓練
3.4.1 實例背景
3.4.2 環境準備
3.4.3 模型定義和數據加載
3.4.4 模型訓練
3.4.5 實例總結
3.5 本章小結
第4章 大模型訓練的硬件加速
4.1 GPU加速技術的原理與實踐
4.1.1 GPU加速技術的原理
4.1.2 實例：使用GPU加速深度學習訓練
4.2 cuDNN庫在深度學習中的應用
4.2.1 cuDNN概述
4.2.2 cuDNN在深度學習框架中的集成
4.2.3 使用Python語言調用cuDNN示例
4.2.4 cuDNN帶來的性能優勢
4.2.5 使用cuDNN的註意事項
4.3 cuBLAS庫與線性代數運算加速
4.3.1 cuBLAS概述
4.3.2 cuBLAS在深度學習中的應用
4.3.3 使用Python語言調用cuBLAS示例
4.3.4 cuBLAS性能優勢
4.3.5 使用cuBLAS的註意事項
4.4 分布式GPU訓練
4.4.1 基本原理
4.4.2 常用框架
4.4.3 實施策略
4.5 大模型的並行計算與內存管理
4.5.1 大模型的並行計算策略
4.5.2 大模型的內存管理技術
4.5.3 使用Python語言設置並行策略和內存管理示例
4.6 實例：使用分布式GPU訓練大模型
4.6.1 環境準備
4.6.2 數據準備
4.6.3 模型設計
4.6.4 模型訓練
4.6.5 模型評估
4.7 本章小結
第5章 大模型的訓練過程
5.1 模型訓練流程簡介
5.1.1 數據準備
5.1.2 模型定義
5.1.3 環境配置
5.1.4 訓練配置
5.1.5 模型訓練
5.1.6 驗證與測試
5.1.7 模型部署
5.2 訓練前的準備
5.2.1 數據集準備
5.2.2 計算資源規劃
5.2.3 環境配置與依賴安裝
5.2.4 模型架構設計與初始化
5.3 訓練過程詳解
5.3.1 模型定義
5.3.2 疊代訓練
5.3.3 前向傳播
5.3.4 損失計算
5.3.5 反向傳播
5.3.6 參數 新
5.3.7 驗證與調整
5.4 訓練中的技術要點
5.4.1 數據預處理
5.4.2 模型優化
5.4.3 計算資源管理
5.4.4 過擬合控制
5.4.5 模型監控與調試
5.4.6 評估與部署
5.5 訓練後的評估與優化
5.5.1 評估方法
5.5.2 評估指標選擇
5.5.3 評估結果分析
5.5.4 優化策略
5.6 訓練過程中的挑戰與應對
5.6.1 數據挑戰與應對
5.6.2 模型結構挑戰與應對
5.6.3 計算資源挑戰與應對
5.6.4 時間成本挑戰與應對
5.7 使用Python語言進行模型訓練的實踐
5.7.1 環境準備
5.7.2 數據加載與預處理
5.7.3 模型結構定義
5.7.4 訓練準備
5.7.5 訓練循環
5.7.6 結束模型訓練
5.7.7 模型評估與保存
5.8 本章小結
第三部分 大模型架構的深度解析
第6章 大模型架構與Python實現
6.1 Transformer模型原理與架構
6.1.1 Transformer模型概述
6.1.2 Transformer模型架構
6.1.3 自註意力機制
6.2 使用PyTorch實現Transformer模型
6.2.1 準備工作
6.2.2 定義Transformer模型的組件
6.2.3 定義Transformer模型的編碼器
6.2.4 定義Transformer模型的解碼器
6.2.5 完整模型組裝
6.2.6 訓練與評估
6.3 多模態學習架構與Python實踐
6.3.1 多模態學習基礎
6.3.2 常見的多模態模型
6.3.3 Python實踐：構建一個簡單的多模態模型
6.3.4 多模態模型設計要點
6.4 模型量化與壓縮的Python實踐
6.4.1 模型量化基礎
6.4.2 PyTorch中的模型量化
6.4.3 Python實踐：CNN量化
6.4.4 模型量化技術要點
6.5 模型剪枝與知識蒸餾
6.5.1 模型剪枝
6.5.2 知識蒸餾
6.5.3 Python實踐：模型剪枝和知識蒸餾
6.6 本章小結
第7章 大模型的網絡架構創新
7.1 Transformer模型的變體與優化
7.1.1 Transformer模型的變體
7.1.2 Transformer模型的優化
7.2 大模型中的註意力機制
7.2.1 註意力機制的基本原理
7.2.2 註意力機制的變體
7.2.3 註意力機制在大模型中的應用
7.3 大模型中的內存網絡
7.3.1 內存網絡的基本概念
7.3.2 內存網絡在大模型中的應用
7.3.3 內存網絡的創新點
7.3.4 內存網絡未來展望
7.4 大模型網絡設計的創新
7.4.1 深度殘差網絡
7.4.2 密集連接網絡
7.4.3 圖神經網絡
7.4.4 自動機器學習與神經架構搜索
7.5 大模型網絡的發展趨勢
7.5.1 深度與寬度
7.5.2 自適應性和可伸縮性
7.5.3 多模態融合
7.5.4 輕量化設計
7.5.5 可解釋性和魯棒性
7.5.6 自動化和智能化
7.6 本章小結
第8章 多模態學習與大模型
8.1 視覺—語言模型的融合策略
8.1.1 早期融合與後期融合
8.1.2 聯合嵌入空間
8.1.3 註意力機制
8.1.4 跨模態交互
8.1.5 分析與展望
8.2 多模態數據的聯合表示與推理
8.2.1 多模態數據的聯合表示
8.2.2 基於聯合表示的推理
8.2.3 挑戰與機遇
8.3 多模態中的Cross-Attention機制
8.3.1 Cross-Attention機制的基本原理
8.3.2 Cross-Attention機制在多模態任務中的應用
8.3.3 Cross-Attention機制的優勢與挑戰
8.4 多模態數據增強和生成方法
8.4.1 數據增強技術
8.4.2 數據生成技術
8.4.3 多模態應用場景
8.5 多模態數據的挑戰和解決方案
8.5.1 數據異質性挑戰
8.5.2 數據稀疏性與不平衡性挑戰
8.5.3 模型設計與優化挑戰
8.5.4 計算資源與效率挑戰
8.5.5 隱私保護與數據安全挑戰
8.5.6 未來展望與解決方案
8.6 本章小結
第9章 DeepSeek架構與特性解析
9.1 DeepSeek大模型架構解析
9.1.1 DeepSeek架構演變
9.1.2 混合專家機制
9.1.3 多頭潛在註意力技術
9.1.4 DeepSeek架構優勢
9.2 DeepSeek的技術特點
9.2.1 高效推理與多任務處理能力
9.2.2 對垂直領域的深度優化
9.2.3 成本效率與訓練策略
9.3 DeepSeek的應用場景
9.3.1 自然語言處理
9.3.2 圖像處理與視頻生成
9.3.3 跨模態學習與多模態任務
9.4 DeepSeek與其他大模型的比較
9.4.1 架構設計比較
9.4.2 應用場景比較
9.4.3 綜合比較
9.5 DeepSeek的未來發展趨勢
9.5.1 技術創新與優化
9.5.2 應用場景拓展
9.6 本章小結
第四部分 大模型的訓練優化
0章 大模型的訓練策略
10.1 大模型超參數的選擇策略
10.1.1 學習率
10.1.2 批量大小
10.1.3 Top-k 和 Top-p 采樣
10.1.4 溫度
10.1.5 優化器選擇
10.1.6 正則化強度
10.1.7 疊代次數和早停
10.2 訓練穩定性與收斂速度的平衡
10.2.1 訓練穩定性
10.2.2 收斂速度
10.2.3 其他平衡策略
10.3 學習率調度與預熱
10.3.1 學習率調度
10.3.2 學習率預熱
10.3.3 示例代碼
10.4 大模型訓練中的正則化技術
10.4.1 L1正則化
10.4.2 L2正則化
10.4.3 Dropout
10.4.4 批量歸一化
10.5 大模型訓練中的問題診斷
10.5.1 梯度消失與梯度
10.5.2 過擬合與欠擬合
10.5.3 學習率設置不當
10.6 本章小結
1章 大模型的超參數優化
11.1 超參數維度災難及其影響
11.1.1 超參數維度災難的定義
11.1.2 超參數維度災難的影響
11.1.3 超參數維度災難的應對策略
11.2 超參數優化的自動化
11.2.1 自動化超參數優化的重要性
11.2.2 自動化超參數優化的方法
11.2.3 自動化超參數優化的工具與平臺
11.2.4 自動化超參數優化的挑戰與未來展望
11.3 基於元學習的超參數優化
11.3.1 元學習的概念
11.3.2 基於元學習的超參數優化原理
11.3.3 基於元學習的超參數優化方法優勢
11.3.4 應用實例
11.4 基於遺傳算法的超參數搜索
11.4.1 遺傳算法簡介
11.4.2 基於遺傳算法的超參數搜索流程
11.4.3 基於遺傳算法的超參數搜索優勢
11.4.4 項目應用實例
11.4.5 遺傳算法的挑戰
11.5 分布式超參數搜索
11.5.1 分布式超參數搜索的概念
11.5.2 分布式超參數搜索的優勢
11.5.3 分布式超參數搜索的實現方式
11.5.4 應用實例
11.5.5 挑戰與未來展望
11.6 超參數搜索註意事項及策略
11.6.1 註意事項
11.6.2 策略
11.7 本章小結
2章 大模型的模型量化與壓縮
12.1 模型量化的原理
12.1.1 量化基礎
12.1.2 量化級別
12.1.3 量化過程
12.1.4 量化誤差與補償
12.2 模型量化的技術分類
12.2.1 按量化方式分類
12.2.2 按量化級別分類
12.2.3 按應用場景分類
12.3 模型量化的實踐與能力估算
12.3.1 模型量化的實踐步驟
12.3.2 能力估算
12.4 模型壓縮與加速策略
12.4.1 低秩分解
12.4.2 壓縮策略的選擇
12.5 模型量化的挑戰與解決方案
12.5.1 挑戰
12.5.2 解決方案
12.6 本章小結
第五部分 大模型的 應用案例
3章 自然語言處理應用
13.1 基於大模型的語言理解與生成
13.1.1 語言理解
13.1.2 語言生成
13.1.3 交互式對話系統
13.2 大模型在跨語言任務中的應用
13.2.1 機器翻譯
13.2.2 跨語言信息檢索
13.2.3 跨語言對話系統
13.3 大模型在自然語言需求分析及設計選型中的應用
13.3.1 自然語言需求分析
13.3.2 大模型選型原則
13.3.3 設計選型實踐
13.3.4 案例分析
13.4 動手實踐：構建一個問答系統
13.4.1 項目概述
13.4.2 技術選型
13.4.3 數據準備
13.4.4 模型加載與預處理
13.4.5 問題處理與答案生成
13.4.6 系統集成與測試
13.5 本章小結
4章 計算機視覺的創新應用
14.1 大模型在圖像合成與編輯中的應用
14.1.1 圖像生成與風格遷移
14.1.2 圖像修覆與增強
14.1.3 虛擬試穿與換裝
14.1.4 創意設計與藝術創作
14.2 大模型在視頻分析與理解中的應用
14.2.1 視頻內容識別與分類
14.2.2 視頻摘要與關鍵幀提取
14.2.3 視頻動作識別與跟蹤
14.2.4 視頻情感分析與理解
14.2.5 視頻生成與編輯
14.3 大模型在視覺應用中的需求分析及方案設計
14.3.1 需求分析
14.3.2 方案設計
14.4 實例：視頻內容理解與行為識別
14.4.1 實例背景
14.4.2 技術方案
14.4.3 項目實現
14.5 本章小結
5章 大模型在跨模態任務中的應用
15.1 視覺—語言任務的模型設計
15.1.1 問題與現狀
15.1.2 思路與解法
15.1.3 主流方案介紹
15.2 音頻—文本任務的多模態模型
15.2.1 音頻—文本任務概述
15.2.2 多模態模型設計
15.2.3 應用案例
15.2.4 技術挑戰
15.3 大模型在跨模態任務中的設計註意事項
15.3.1 數據預處理與模態對齊
15.3.2 模型架構選擇
15.3.3 特征選擇與表示學習
15.3.4 模型訓練與優化
15.3.5 性能評估與疊代優化
15.4 實例：音頻情感識別與文本匹配
15.4.1 項目背景與目標
15.4.2 技術方案與模型設計
15.4.3 數據準備與預處理
15.4.4 模型訓練與優化
15.4.5 實驗結果與評估
15.5 本章小結
