大模型核心技術與開發實踐：基於Transformer、PyTorch及Hugging Face

內容簡介

"《大模型核心技術與開發實踐：基於Transformer、PyTorch及Hugging Face》系統地介紹大語言模型（LLM）的理論基礎、實現方法及在多種場景中的應用實踐。共分爲12章，第1~3章介紹Transformer模型的基本架構與核心概念，包括編解碼器的結構、自注意力機制、多頭注意力的設計和工作原理；第4~6章結合實際案例，講解如何利用PyTorch和Hugging Face庫構建、訓練和微調LLM；第7~9章介紹生成模型的推理和優化技術，包括量化、剪技、多GPU並行處理、混合精度訓練等，以提高模型在大規模數據集上的訓練和推理效率；第10、11章通過實例講解Transformer在實際NLP任務中的應用以及模型可解釋性技術；第12章通過一個企業級文本分析平臺項目的搭建，介紹從數據預處理、文本生成、高級分析到容器化與雲端部署的完整流程，並提供了代碼示例、模塊化測試和性能評估方法，幫助讀者實際構建滿足企業需求的智能應用系統。 《大模型核心技術與開發實踐：基於Transformer、PyTorch及Hugging Face》覆蓋了當前廣泛關注的LLM技術熱點，並提供了豐富的實例代碼，適合大模型開發人員、大模型應用工程師、算法工程師以及計算機專業的學生，亦可作爲高校人工智能課程的相關教學用書。"

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