大語言模型全鏈路解析：從架構設計、訓練優化到應用開發

內容簡介

內容簡介 這是一本系統講解大語言模型全鏈路技術的實戰指南，以“基礎理論—技術實踐—產業應用—未來發展”爲邏輯主線，覆蓋從技術原理、架構設計、訓練優化到應用開發和產業落地的完整知識體系。 本書是資深人工智能與算法工程專家在騰訊的大模型實戰經驗總結，內容分爲四篇。 第一篇 初識大語言模型。梳理大語言模型發展歷程與核心概念，解析預訓練與微調機制，對比傳統循環神經網絡與Transformer架構差異，結合數學知識爲零基礎讀者構建認知框架。 第二篇 大語言模型全解析。遵循“基礎架構—訓練方法—技術案例—後訓練優化—評測體系—性能提升”的邏輯鏈條展開，聚焦DeepSeek的技術突破，系統講解預訓練目標設計、後訓練優化（SFT/RLHF）、模型評測體系，並深入分析推理性能瓶頸及在硬件加速與算法層面的優化方案。 第三篇 大語言模型應用開發及實踐。緊扣真實場景落地需求，詳解提示工程、思維鏈、檢索增強生成及智能體開發的全流程方法論與工具鏈整合策略。 第四篇 大語言模型的未來發展。前瞻性地探討多模態融合（如視覺-語言指令微調）、具身智能與通用人工智能（AGI）的演進路徑，爲技術決策者提供戰略級行業洞察。 大語言模型正以顛覆性力量重塑人工智能的邊界。本書致力於成爲連接理論探索與工程實踐的堅實橋樑——無論你是希望夯實技術根基的工程師，還是謀劃未來佈局的戰略決策者，都能從中獲得啓發，在通往通用智能的浪潮中，走出屬於自己的創新路徑。

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