Grok 4大模型原理剖析及應用開發

顏佳明 談存實

Grok 4大模型原理剖析及應用開發
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2025-10-01
  • 售價: $534
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 310
  • ISBN: 7111791037
  • ISBN-13: 9787111791034
  • 相關分類: Large language model

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商品描述

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，可廣泛應用於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，詳細解析自註意力、多頭註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，隨書贈送案例代碼及電子教案（獲取方式見封底），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。

作者簡介

顏佳明,甲象智元CEO、重慶人工智能應用發展聯盟聯合發起人、重慶數字文旅專委會專家、海外主流生成式AI模型的深度研究者與應用專家、 知名AI視頻平臺Pika官方版主。對以Grok、GPT系列為代表的大語言模型的內在機理與應用開發有深入實踐,尤其專註於多模態融合及AI Agent工作流的探索。曾擔任 人才交流中心、中國電子學會AIGC相關系列課程主編。任制片人的AIGC短片《如此生活三十年》榮獲第十四屆北京 電影節AIGC單元 獎。

目錄大綱

前言
第1章 Grok 4大模型概述與架構設計
1.1 Grok 4簡介與技術背景
1.1.1 從初代大模型GPT-4到Grok 4的技術方案演進
1.1.2 Grok系列大模型的發展歷程
1.1.3 核彈級算力：萬卡集群產物Grok 4
1.1.4 Grok 4常見應用場景
1.2 Grok 4的基本架構解析
1.2.1 模型的層次化結構
1.2.2 模型組件協同工作機制
1.2.3 數據流與計算路徑優化設計
1.2.4 高效計算與內存調度機制
1.3 Grok 4中的深度學習技術
1.3.1 深度卷積神經網絡與Transformer的融合
1.3.2 模型權重共享與分布式計算
1.3.3 端到端訓練與增量學習
1.3.4 大規模預訓練策略與微調技術
1.4 Grok 4的系統架構與部署
1.4.1 系統的分布式訓練與推理
1.4.2 API接口設計與調用基礎
1.4.3 應用端負載均衡與高並發處理
1.4.4 跨平臺部署與資源調度優化
第2章 自註意力機制與多頭註意力優化
2.1 自註意力機制的數學推導與實現
2.1.1 輸入序列表示與註意力計算
2.1.2 矩陣乘法與加權平均計算
2.1.3 反向傳播與梯度下降計算
2.1.4 深度理解自註意力機制
2.2 多頭註意力機制的擴展與優化
2.2.1 多頭註意力中的線性與非線性變換
2.2.2 註意力權重矩陣的分解與並行計算
2.2.3 長程依賴的建模與局部優化
2.2.4 模型穩定性與精度控制技術
2.3 自註意力機制的性能優化與實現
2.3.1 稀疏註意力與加速方法
2.3.2 模型並行化與GPU加速
2.3.3 長文本處理中的優化技巧
2.3.4 向量化與批處理技術
第3章 稀疏變換器與計算效率優化
3.1 稀疏變換器原理與結構設計
3.1.1 稀疏矩陣表示與存儲
3.1.2 稀疏變換器的註意力機制運算流程
3.1.3 稀疏計算在大規模模型中的應用
3.1.4 高效計算圖構建與傳播
3.2 稀疏變換器的時間與空間覆雜度分析
3.2.1 計算覆雜度的推導與優化
3.2.2 內存占用與並行計算的優化策略
3.2.3 精度與性能權衡
3.3 Grok 4中的稀疏變換器應用
3.3.1 長文本依賴
3.3.2 通過稀疏變換器優化推理效率
3.3.3 精細調度與稀疏矩陣計算
3.3.4 稀疏變換器在實時推理中的優勢
第4章 MoE模型與動態路由機制
4.1 MoE模型的基本原理與架構設計
4.1.1 專家選擇與任務分配機制
4.1.2 動態路由機制
4.1.3 多任務學習中的專家協同工作
4.1.4 MoE模型中的負載均衡與效率優化
4.2 MoE中的優化算法與訓練策略
4.2.1 動態專家調度與激活機制
4.2.2 專家模型並行計算與分布式訓練
4.2.3 局部訓練與全局優化
4.2.4 正則化：避免過擬合
4.3 Grok 4中MoE模型的應用與實踐
4.3.1 MoE在特定領域任務中的效果提升
4.3.2 專家選擇與計算資源分配
4.3.3 MoE與多模態任務協同優化
4.3.4 MoE模型調試與故障排除
第5章 圖神經網絡與知識圖譜
5.1 圖神經網絡的核心原理
5.1.1 圖數據結構與節點表示
5.1.2 PyTorch輔助圖卷積與鄰接矩陣計算
5.1.3 信息聚合與圖的全局表示
5.1.4 GNN模型中的反向傳播與訓練算法
5.2 GNN在Grok 4中的擴展與優化
5.2.1 長程依賴與多層圖結構優化
5.2.2 圖神經網絡的精度控制與計算優化
5.2.3 基於圖結構的跨模態學習
5.2.4 分布式圖神經網絡的實現與調度
5.3 Grok 4中的知識圖譜與推理應用
5.3.1 知識圖譜的構建與多層次抽象
5.3.2 圖神經網絡與語義推理
5.3.3 圖數據融合與自然語言生成
第6章 自然語言推理與文本理解
6.1 自然語言推理的數學模型
6.1.1 語義建模與邏輯推理基礎
6.1.2 向量空間與關系抽象建模
6.1.3 深度神經網絡在推理任務中的優化
6.2 NLI中的多模態融合與上下文感知
6.2.1 圖像與文本的聯合推理
6.2.2 上下文感知與全局依賴
6.2.3 強化學習在NLI中的應用
6.2.4 跨領域推理與知識遷移
6.3 Grok 4中的NLI應用與優化
6.3.1 多層次推理與決策過程的建模
6.3.2 語義相似性與推理質量提升
6.3.3 強化學習與推理策略微調
第7章 Grok 4與強化學習
7.1 強化學習的核心原理與方法
7.1.1 獎勵機制與策略優化
7.1.2 Q-learning與策略梯度算法
7.1.3 自適應策略調整與模型訓練
7.2 Grok 4中的強化學習微調方法
7.2.1 獎勵函數與推理目標的定義
7.2.2 強化學習在生成式任務中的應用
7.3 Grok 4強化學習的應用實踐
7.3.1 強化學習在自動問答中的優化
7.3.2 強化學習與推理任務的結合
第8章 大規模預訓練與多任務學習
8.1 大規模預訓練技術的核心原理
8.1.1 無監督學習與自監督學習的關系
8.1.2 預訓練任務的設計與損失函數優

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