史卫亚：博士，副教授，IEEE会员，CCF会员，INNS会员。2009年获得复旦大学计算机应用专业博士学位。2015—2016年在美国北卡罗来纳大学做访问学者，对机器学习、大数据检索、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别等有深入研究。

刘田园：算法高级工程师，现就职于科大讯飞股份有限公司，并担任河南工业大学人工智能与大数据学院人工智能双师。具备多年算法开发经验，发表人工智能相关专利多篇，研究方向包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、机器学习等。

刘婉月：人工智能硕士，高级工程师，就职于科大讯飞股份有限公司，拥有丰富的人工智能项目落地实践经验，主要研究方向包括机器翻译、自然语言处理和人工智能。

全面解读基础知识：介绍人工智能大模型基础知识，适合新手入门
详细介绍大模型底层逻辑：详解语言模型、神经网络语言模型、与训练语言模型、大模型的技术发展、微调与部署，以及大模型在各领域的优化应用

深入解析场景应用：在各领域进行优化，深入浅出解析人工智能应用
清晰介绍实战步骤：有理论有实训，介绍了人工智能大模型底层逻辑与技术，以及在实际中的应用，步骤清楚，条理清晰，即学即用

在信息技术日新月异的今天，人工智能已经成为推动社会进步和产业升级的重要力量。作为 人工智能领域的核心技术之一，大模型的出现与发展，无疑为自然语言处理乃至整个AI领域带来了革命性的变革。这些模型不仅拥有强大的语言生成与理解能力，还能够在诸多应用场景中展现出惊人的表现，为人类生活与工作带来了前所未有的便利与可能。正是在这样的时代背景下，本书应运而生，旨在为读者提供一份全面、深入且实用的学习指南。

一、为什么写这本书

大模型在自然语言处理、图像、视频领域取得了显著的成就，引领了AI技术的最新潮流，但其背后复杂的技术原理、精细的训练方法及广泛的应用场景，对于广大初学者及从业者而言，依然造成了一定的学习障碍。为了跨越这一门槛，引领读者深入探索这一前沿技术的奥秘，我们精心编写了这本全面介绍大模型的书籍。

在这本书中，我们将深刻认识到大模型在不同领域的核心地位。它不仅是当前学术界研究的焦点，更在实际应用中展现出了无可比拟的价值，从智能客服到文本生成，从信息检索到语言翻译，从图像生成到视频生成，无处不在地改变着我们的生活和工作方式。因此，我们希望通过本书，为读者搭建一座通往大模型技术深处的桥梁，使大家能够系统地掌握这一技术，为未来的职 业发展铺平道路，无论是面对挑战还是把握机遇，都能游刃有余。

另外，市面上关于大模型的书籍往往偏重于理论阐述或具体应用，缺乏两者之间的有效融合。鉴于此，本书致力于在理论与实践之间架起一座稳固的桥梁，不仅详细剖析模型的原理与训练方法，还通过丰富的实际应用案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。

在这个充满无限创新与可能性的领域里，希望每个人都有潜力发现自我，创造价值，共同推动科技的进步与发展。

二、本书特色

1. 零基础讲解，轻松上手

本书从最基本的概念出发，逐步深入，确保读者即使没有任何相关背景知识，也能轻松上手。无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能在这里找到适合自己的学习路径。

2. 深入浅出的讲解

采用通俗易懂的语言，结合生动的图表和实例，将复杂的概念和原理讲解得清晰易懂。同时，我们还通过一些类比和比喻，帮助读者更好地理解这些概念和原理。

3. 理论与实践相结合

除了理论知识的讲解，本书还非常注重实践能力的培养。每一章都配备了相应的实训案例，让读者在实践中加深对理论知识的理解。

4. 前沿技术的探讨与未来展望

本书不仅关注当前大模型的最新技术，还对其未来发展进行了展望和探讨。我们希望通过这种方式，能够让读者紧跟技术发展的步伐，了解最新的技术趋势和应用前景。

三、本书适合对象

本书适合对大模型感兴趣的广大读者，无论是高校学生、研究人员，还是业界开发者，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。对于初学者，本书提供了坚实的基础知识；对于有经验的专业人士，本书则提供了最新的技术动态和深入的分析。

四、作者团队

本书由河南工业大学的史卫亚担任主编，科大讯飞公司的刘田园、刘婉月担任副主编。其中，史卫亚编写了第1～2章和第5～8章，刘婉月编写了第3章、刘田园编写了第4章。本书为校企合作成果，在编写过程中，编者竭尽所能地为读者呈现最好、最全的实用基础知识，若仍存在疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。

第 1 章 大模型概述

1.1 大模型概念及其发展

1.1.1 大模型基本概念

1.1.2 大模型的发展

1.1.3 大模型的分类

1.2 大规模语言模型的兴起

1.3 大规模语言模型的发展历程

1.3.1 大规模语言模型的定义

1.3.2 大规模语言模型的发展

1.3.3 大规模语言模型的主要类型

1.3.4 大规模语言模型的应用领域

1.4 大规模语言模型的特点及存在的问题

1.4.1 大规模语言模型的特点

1.4.2 大规模语言模型的涌现

1.4.3 存在的问题

1.5 视觉大模型

1.5.1 视觉大模型的发展

1.5.2 视觉大模型的主要应用

1.6 多模态大模型

1.6.1 多模态大模型的发展

1.6.2 多模态大模型的主要应用

1.7 案例实训

1.8 本章小结

1.9 课后习题

......

第 8 章 大模型的挑战与未来

8.1 计算资源的挑战

8.2 数据质量的挑战

8.3 模型的泛化能力与鲁棒性

8.4 数据隐私与伦理问题

8.5 大模型的可解释性

8.6 未来研究方向与趋势

8.7 案例实训

8.8 本章小结

8.9 课后习题