大模型架構與設計：構建高效能AI系統

呂陽、王詩化

大模型架構與設計：構建高效能AI系統
  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2026-05-01
  • 定價: $408
  • 售價: 7.9 折 $322
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 126
  • ISBN: 7122493164
  • ISBN-13: 9787122493163
  • 相關分類: Large language model

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商品描述

本書全面介紹了大模型在人工智能領域的核心概念、技術原理和實踐應用，幫助讀者深入理解大模型技術的關鍵要素及其在各行業中的潛力。第一部分概述了人工智能與大模型的歷史發展與重要性，明確了大模型的定義、類型及其與小模型的差異。第二部分詳細講解了大模型的構建與訓練過程，包括數據預處理、特征工程、模型選擇與評估、參數優化等步驟，幫助讀者理解構建高效模型的基本流程和優化方法。第三部分探討了大模型的部署與性能優化，從分布式計算、模型並行化到資源管理，為大模型的生產環境應用提供了技術指南。第四部分則聚焦於大模型的實際應用與前沿問題，涵蓋自然語言處理、計算機視覺及數據分析中的應用，並探討了可解釋性、數據隱私和資源優化等重要挑戰。同時，展望了大模型技術的前沿進展與未來發展趨勢，討論了大模型在醫療、金融、制造等行業的潛在應用和未來方向，為技術從業者和研究者提供了具有前瞻性的視角。通過理論與實踐相結合的方式，本書力求幫助讀者在了解大模型的基礎上，掌握其在實際應用中的操作方法，並啟發對未來發展方向的思考。
本書適用於AI 研究人員、工程師、技術管理者，通過本書的學習，讀者將掌握構建和優化高性能AI 系統的核心技能。

作者簡介

呂陽：北京工商大學教授，入選斯坦福大學2019-2024年度全球2%高被引學者及ESI同期高被引學者。作為IEEE高級會員，他深耕人工智能、量子金融系統、區塊鏈應用、圖分析信息學及數字法理學等領域，展現了卓越的學術影響力。同時，他還擔任《Financial Innovation》等知名期刊的特約編輯，專註於工業4.0、區塊鏈、人工智能、物聯網安全及企業數字化轉型等前沿研究。

目錄大綱

第一部分 大模型的歷史
1. 人工智能與大模型002
1.1 人工智能的發展歷史·002
1.2 大模型的定義與重要性·005
1.3 本書結構·006

2. 理解大模型009
2.1 什麼是大模型·009
2.2 大模型的類型與應用領域· 010
2.3 大模型與小模型的比較· 011


第二部分 大模型的具體實踐
3. 大模型的設計原理 014
3.1 模型架構設計原則· 014
3.2 數據預處理的重要性· 015
3.2.1 數據清洗與標準化· 018
3.2.2 特征工程與選擇· 019
3.3 模型訓練與優化· 021
3.3.1 訓練算法與策略·022
3.3.2 參數調整與優化技巧·022

4. 數據預處理023
4.1 數據采集與存儲·023
4.1.1 缺失值處理·024
4.1.2 異常值檢測與處理·026
4.2 特征工程034
4.2.1 特征選擇·034
4.2.2 特征構造與轉換·037

5. 模型訓練 041
5.1 選擇合適的模型架構· 041
5.1.1 深度學習模型·042
5.1.2 傳統機器學習模型·042
5.2 訓練策略與方法·046
5.2.1 批量訓練與在線訓練·047
5.2.2 增量訓練與遷移學習·048
5.3 模型評估與驗證·050
5.3.1 評估指標·053
5.3.2 驗證方法·054

6. 參數優化056
6.1 超參數調優·056
6.1.1 網格搜索·056
6.1.2 隨機搜索·057
6.1.3 貝葉斯優化·058
6.2 正則化技術059
6.2.1 L1 與L2 正則化060
6.2.2 丟棄法與批量歸一化· 061
6.3 模型集成與提升062
6.3.1 集成學習方法·063
6.3.2 提升樹與隨機森林·064

7. 分布式計算與模型並行化066
7.1 分布式計算的基礎·066
7.2 模型並行與數據並行·066
7.3 分布式訓練框架·067
7.3.1 TensorFlow067
7.3.2 PyTorch069
7.3.3 Horovod070


第三部分 大模型的部署與優化
8. 模型部署073
8.1 部署環境與平臺選擇·073
8.1.1 雲服務平臺·074
8.1.2 本地服務器與邊緣計算·074
8.2 模型服務化與API 設計·075
8.2.1 RESTful API·076
8.2.2 gRPC 與GraphQL·076
8.3 模型監控與維護·077
8.3.1 性能監控·077
8.3.2 異常檢測與自動修覆·078

9. 性能優化與資源管理080
9.1 模型壓縮與加速·080
9.1.1 模型剪枝與量化· 081
9.1.2 硬件加速與FPGA082
9.2 資源管理與調度·082
9.2.1 資源分配策略·083
9.2.2 負載均衡與故障恢覆·083
9.3 成本優化與能效管理·084
9.3.1 成本優化策略·084
9.3.2 能效管理與綠色AI085


第四部分 大模型的應用與前沿問題
10. 大模型的應用087
10.1 大模型在自然語言處理中的應用087
10.1.1 自然語言處理概述087
10.1.2 大模型在文本生成中的應用087
10.1.3 語義分析與理解088
10.2 大模型在計算機視覺中的應用089
10.2.1 計算機視覺概述090
10.2.2 圖像分類與檢測 091
10.2.3 圖像生成與增強092
10.3 大模型在數據分析中的應用092
10.3.1 數據分析概述092
10.3.2 大規模數據處理與分析093
10.3.3 預測模型與決策支持095

11. 大模型的前沿問題096
11.1 大模型的可解釋性096
11.1.1 可解釋性的重要性096
11.1.2 模型解釋技術097
11.1.3 案例分析與應用099
11.2 數據隱私與安全 101
11.2.1 數據隱私保護概述 101
11.2.2 隱私保護技術 101
11.2.3 差分隱私 102
11.2.4 同態加密 102
11.2.5 安全威脅與防護措施 102
11.3 大模型的資源消耗與優化 103
11.3.1 資源消耗問題概述 103
11.3.2 模型優化與節能策略 104
11.3.3 案例分析與優化實踐 106

12. 大模型技術的前沿進展與在各行業的未來應用· 108
12.1 大模型技術的前沿進展 108
12.1.1 新興大模型技術 108
12.1.2 跨領域應用與融合 109
12.1.3 前沿研究方向 110
12.2 大模型在各行業的未來應用 112
12.2.1 醫療與健康 112
12.2.2 金融與保險 113
12.2.3 制造與物流 115

13. 總結 116
13.1 大模型在AI 系統中的地位 116
13.2 未來發展方向 117
13.3 研究與實踐的結合 118


附錄
附錄 附錄A 常用大模型工具與平臺介紹 121
附錄 附錄B 大模型相關術語解釋 124

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