本書從理論到實踐全面探討了大語言模型（通�？珊喎Q“大模型”）在應用開發(fā)中的核心技術與實現(xiàn)。內(nèi)容涵蓋了大語言模型的基本原理、微調(diào)與優(yōu)化技術、復雜項目開發(fā)流程及高效實用的工程實踐案例，通過結(jié)構化的模塊設計和詳細的代碼解析，幫助讀者快速掌握相關技術并應用于真實場景，搭建從理論到實踐的完整知識體系。本書分為四部分，共10章，系統(tǒng)梳理了大語言模型的核心架構與原理，深入講解了Transformer模型的構造與訓練機制，全面介紹了現(xiàn)代微調(diào)方法（如LoRA、P-Tuning等）以及模型量化、編譯與推理優(yōu)化的關鍵技術。針對應用場景，本書結(jié)合多個企業(yè)級實際案例，包括電商智能客服平臺、編程輔助插件、尋人檢索數(shù)據(jù)庫和硬件開發(fā)工程師助手等，詳細展示了從需求分析、數(shù)據(jù)處理、模型選擇到上線部署的完整開發(fā)流程。這些案例不僅強調(diào)技術實現(xiàn)，還融入了工程實踐中常見的問題與解決方案，為讀者提供了豐富的參考資料。