大模型基礎、架構與開發實戰

本書系統闡述了大模型基礎與架構的相關知識，全面覆蓋大模型開發、訓練、優化和部署的核心技術要點。全書共分為12章，從大模型的基本概念與發展背景、深度學習技術棧到模型的預訓練與微調，再到DeepSeek的混合專家模型系統和多模態大模型開發，深入講解了大模型的理論與實踐。內容涵蓋從數據預處理、網絡模型構建到高性能計算和模型優化的完整開發流程，為讀者提供了關於大模型的全景式指導。本書詳細講解了深度學習框架的選擇與應用、分布式訓練技術、數據管理與存儲優化以及硬件加速方案，幫助讀者在覆雜的大模型開發環境中快速入門並掌握核心技術。此外，針對模型的輸入輸出解析、性能評估與解釋、模型優化策略等關鍵環節，書中提供了豐富的理論講解與實際案例，幫助讀者全面理解大模型的開發過程與優化路徑。無論您是人工智能領域的技術開發者、科研人員，還是對大模型技術感興趣的初學者，抑或是相關專業的在校學生，本書都將為您提供從基礎到前沿的 指導，助您掌握大模型開發的核心技能與實踐方法。