"《從零構(gòu)建大模型:算法、訓練與微調(diào)》是一本系統(tǒng)且實用的大模型構(gòu)建指南，旨在引領讀者從基礎知識起步，逐步深入探索大模型的算法原理、訓練方法及微調(diào)技術。《從零構(gòu)建大模型:算法、訓練與微調(diào)》共12章，涵蓋了Transformer模型的基礎理論，如Seq2Seq模型、分詞、嵌入層和自注意力機制等關鍵概念；并深入剖析了GPT模型的核心實現(xiàn)與文本生成過程，以及BERT模型的預訓練和微調(diào)技術。同時，也對ViT（視覺Transformer）模型的架構(gòu)、訓練方法，以及高階微調(diào)策略如Adapter Tuning和P-Tuning進行了詳盡講解。此外，還系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)增強、模型性能優(yōu)化（包括混合精度訓練和分布式訓練）、對比學習、對抗訓練、自適應優(yōu)化器、動態(tài)學習率調(diào)度，以及模型蒸餾與剪枝技術等多個方面。最后，通過應用案例，展示了模型訓練和微調(diào)的完整流程，助力讀者將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐技能。
全書注重理論與實踐的結(jié)合，適合希望系統(tǒng)掌握大模型構(gòu)建、訓練和優(yōu)化的研發(fā)人員、高校學生，也適合對自然語言處理、計算機視覺等領域的大模型開發(fā)有興趣的讀者。還可作為培訓機構(gòu)和高校相關課程的教學用書。"