大模型架构与设计：构建高效能AI系统
126页
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| 作者： | 吕阳，王诗化 |
|---|---|
| 出版社： | 化学工业出版社 |
| 页数： | 126页 |
| ISBN： | 9787122493163 |
书籍详情
| 用纸 | 胶版纸 |
|---|---|
| 版次 | 1 |
| 出版时间 | 2026-05-01 |
| 页数 | 126 |
| 包装 | 平装 |
| 开本 | 16开 |
| ISBN | 9787122493163 |
| 出版社 | 化学工业出版社 |
| 丛书名 | AI大模型技术丛书 |
| 品牌 | 化学工业出版社 |
| 商品编号 | 15361172 |
| 包装清单 | 暂无 |
内容简介
产品特色 内容简介 本书全面介绍了大模型在人工智能领域的核心概念、技术原理和实践应用，帮助读者深入理解大模型技术的关键要素及其在各行业中的潜力。第一部分概述了人工智能与大模型的历史发展与重要性，明确了大模型的定义、类型及其与小模型的差异。第二部分详细讲解了大模型的构建与训练过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估、参数优化等步骤，帮助读者理解构建高效模型的基本流程和优化方法。第三部分探讨了大模型的部署与性能优化，从分布式计算、模型并行化到资源管理，为大模型的生产环境应用提供了技术指南。第四部分则聚焦于大模型的实际应用与前沿问题，涵盖自然语言处理、计算机视觉及数据分析中的应用，并探讨了可解释性、数据隐私和资源优化等重要挑战。同时，展望了大模型技术的前沿进展与未来发展趋势，讨论了大模型在医疗、金融、制造等行业的潜在应用和未来方向，为技术从业者和研究者提供了具有前瞻性的视角。通过理论与实践相结合的方式，本书力求帮助读者在了解大模型的基础上，掌握其在实际应用中的操作方法，并启发对未来发展方向思考。 本书适用于AI研究人员、工程师、技术管理者，通过本书的学习，读者将掌握构建和优化高性能AI系统的核心技能。 目录 第一部分 大模型的历史 1． 人工智能与大模型002 1．1 人工智能的发展历史·002 1．2 大模型的定义与重要性·005 1．3 本书结构·006 2． 理解大模型009...
详细介绍
产品特色
内容简介
本书全面介绍了大模型在人工智能领域的核心概念、技术原理和实践应用，帮助读者深入理解大模型技术的关键要素及其在各行业中的潜力。第一部分概述了人工智能与大模型的历史发展与重要性，明确了大模型的定义、类型及其与小模型的差异。第二部分详细讲解了大模型的构建与训练过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估、参数优化等步骤，帮助读者理解构建高效模型的基本流程和优化方法。第三部分探讨了大模型的部署与性能优化，从分布式计算、模型并行化到资源管理，为大模型的生产环境应用提供了技术指南。第四部分则聚焦于大模型的实际应用与前沿问题，涵盖自然语言处理、计算机视觉及数据分析中的应用，并探讨了可解释性、数据隐私和资源优化等重要挑战。同时，展望了大模型技术的前沿进展与未来发展趋势，讨论了大模型在医疗、金融、制造等行业的潜在应用和未来方向，为技术从业者和研究者提供了具有前瞻性的视角。通过理论与实践相结合的方式，本书力求帮助读者在了解大模型的基础上，掌握其在实际应用中的操作方法，并启发对未来发展方向思考。
本书适用于AI研究人员、工程师、技术管理者，通过本书的学习，读者将掌握构建和优化高性能AI系统的核心技能。
目录
第一部分 大模型的历史
1． 人工智能与大模型002
1．1 人工智能的发展历史·002
1．2 大模型的定义与重要性·005
1．3 本书结构·006
2． 理解大模型009
2．1 什么是大模型·009
2．2 大模型的类型与应用领域· 010
2．3 大模型与小模型的比较· 011
第二部分 大模型的具体实践
3． 大模型的设计原理 014
3．1 模型架构设计原则· 014
3．2 数据预处理的重要性· 015
3．2．1 数据清洗与标准化· 018
3．2．2 特征工程与选择· 019
3．3 模型训练与优化· 021
3．3．1 训练算法与策略·022
3．3．2 参数调整与优化技巧·022
4． 数据预处理023
4．1 数据采集与存储·023
4．1．1 缺失值处理·024
4．1．2 异常值检测与处理·026
4．2 特征工程034
4．2．1 特征选择·034
4．2．2 特征构造与转换·037
5． 模型训练 041
5．1 选择合适的模型架构· 041
5．1．1 深度学习模型·042
5．1．2 传统机器学习模型·042
5．2 训练策略与方法·046
5．2．1 批量训练与在线训练·047
5．2．2 增量训练与迁移学习·048
5．3 模型评估与验证·050
5．3．1 评估指标·053
5．3．2 验证方法·054
6． 参数优化056
6．1 超参数调优·056
6．1．1 网格搜索·056
6．1．2 随机搜索·057
6．1．3 贝叶斯优化·058
6．2 正则化技术059
6．2．1 L1 与L2 正则化060
6．2．2 丢弃法与批量归一化· 061
6．3 模型集成与提升062
6．3．1 集成学习方法·063
6．3．2 提升树与随机森林·064
7． 分布式计算与模型并行化066
7．1 分布式计算的基础·066
7．2 模型并行与数据并行·066
7．3 分布式训练框架·067
7．3．1 TensorFlow067
7．3．2 PyTorch069
7．3．3 Horovod070
第三部分 大模型的部署与优化
8． 模型部署073
8．1 部署环境与平台选择·073
8．1．1 云服务平台·074
8．1．2 本地服务器与边缘计算·074
8．2 模型服务化与API 设计·075
8．2．1 RESTful API·076
8．2．2 gRPC 与GraphQL·076
8．3 模型监控与维护·077
8．3．1 性能监控·077
8．3．2 异常检测与自动修复·078
9． 性能优化与资源管理080
9．1 模型压缩与加速·080
9．1．1 模型剪枝与量化· 081
9．1．2 硬件加速与FPGA082
9．2 资源管理与调度·082
9．2．1 资源分配策略·083
9．2．2 负载均衡与故障恢复·083
9．3 成本优化与能效管理·084
9．3．1 成本优化策略·084
9．3．2 能效管理与绿色AI085
第四部分 大模型的应用与前沿问题
10． 大模型的应用087
10．1 大模型在自然语言处理中的应用087
10．1．1 自然语言处理概述087
10．1．2 大模型在文本生成中的应用087
10．1．3 语义分析与理解088
10．2 大模型在计算机视觉中的应用089
10．2．1 计算机视觉概述090
10．2．2 图像分类与检测 091
10．2．3 图像生成与增强092
10．3 大模型在数据分析中的应用092
10．3．1 数据分析概述092
10．3．2 大规模数据处理与分析093
10．3．3 预测模型与决策支持095
11． 大模型的前沿问题096
11．1 大模型的可解释性096
11．1．1 可解释性的重要性096
11．1．2 模型解释技术097
11．1．3 案例分析与应用099
11．2 数据隐私与安全 101
11．2．1 数据隐私保护概述 101
11．2．2 隐私保护技术 101
11．2．3 差分隐私 102
11．2．4 同态加密 102
11．2．5 安全威胁与防护措施 102
11．3 大模型的资源消耗与优化 103
11．3．1 资源消耗问题概述 103
11．3．2 模型优化与节能策略 104
11．3．3 案例分析与优化实践 106
12． 大模型技术的前沿进展与在各行业的未来应用· 108
12．1 大模型技术的前沿进展 108
12．1．1 新兴大模型技术 108
12．1．2 跨领域应用与融合 109
12．1．3 前沿研究方向 110
12．2 大模型在各行业的未来应用 112
12．2．1 医疗与健康 112
12．2．2 金融与保险 113
12．2．3 制造与物流 115
13． 总结 116
13．1 大模型在AI 系统中的地位 116
13．2 未来发展方向 117
13．3 研究与实践的结合 118
附录
附录 附录A 常用大模型工具与平台介绍 121
附录 附录B 大模型相关术语解释 124
1． 人工智能与大模型002
1．1 人工智能的发展历史·002
1．2 大模型的定义与重要性·005
1．3 本书结构·006
2． 理解大模型009
2．1 什么是大模型·009
2．2 大模型的类型与应用领域· 010
2．3 大模型与小模型的比较· 011
第二部分 大模型的具体实践
3． 大模型的设计原理 014
3．1 模型架构设计原则· 014
3．2 数据预处理的重要性· 015
3．2．1 数据清洗与标准化· 018
3．2．2 特征工程与选择· 019
3．3 模型训练与优化· 021
3．3．1 训练算法与策略·022
3．3．2 参数调整与优化技巧·022
4． 数据预处理023
4．1 数据采集与存储·023
4．1．1 缺失值处理·024
4．1．2 异常值检测与处理·026
4．2 特征工程034
4．2．1 特征选择·034
4．2．2 特征构造与转换·037
5． 模型训练 041
5．1 选择合适的模型架构· 041
5．1．1 深度学习模型·042
5．1．2 传统机器学习模型·042
5．2 训练策略与方法·046
5．2．1 批量训练与在线训练·047
5．2．2 增量训练与迁移学习·048
5．3 模型评估与验证·050
5．3．1 评估指标·053
5．3．2 验证方法·054
6． 参数优化056
6．1 超参数调优·056
6．1．1 网格搜索·056
6．1．2 随机搜索·057
6．1．3 贝叶斯优化·058
6．2 正则化技术059
6．2．1 L1 与L2 正则化060
6．2．2 丢弃法与批量归一化· 061
6．3 模型集成与提升062
6．3．1 集成学习方法·063
6．3．2 提升树与随机森林·064
7． 分布式计算与模型并行化066
7．1 分布式计算的基础·066
7．2 模型并行与数据并行·066
7．3 分布式训练框架·067
7．3．1 TensorFlow067
7．3．2 PyTorch069
7．3．3 Horovod070
第三部分 大模型的部署与优化
8． 模型部署073
8．1 部署环境与平台选择·073
8．1．1 云服务平台·074
8．1．2 本地服务器与边缘计算·074
8．2 模型服务化与API 设计·075
8．2．1 RESTful API·076
8．2．2 gRPC 与GraphQL·076
8．3 模型监控与维护·077
8．3．1 性能监控·077
8．3．2 异常检测与自动修复·078
9． 性能优化与资源管理080
9．1 模型压缩与加速·080
9．1．1 模型剪枝与量化· 081
9．1．2 硬件加速与FPGA082
9．2 资源管理与调度·082
9．2．1 资源分配策略·083
9．2．2 负载均衡与故障恢复·083
9．3 成本优化与能效管理·084
9．3．1 成本优化策略·084
9．3．2 能效管理与绿色AI085
第四部分 大模型的应用与前沿问题
10． 大模型的应用087
10．1 大模型在自然语言处理中的应用087
10．1．1 自然语言处理概述087
10．1．2 大模型在文本生成中的应用087
10．1．3 语义分析与理解088
10．2 大模型在计算机视觉中的应用089
10．2．1 计算机视觉概述090
10．2．2 图像分类与检测 091
10．2．3 图像生成与增强092
10．3 大模型在数据分析中的应用092
10．3．1 数据分析概述092
10．3．2 大规模数据处理与分析093
10．3．3 预测模型与决策支持095
11． 大模型的前沿问题096
11．1 大模型的可解释性096
11．1．1 可解释性的重要性096
11．1．2 模型解释技术097
11．1．3 案例分析与应用099
11．2 数据隐私与安全 101
11．2．1 数据隐私保护概述 101
11．2．2 隐私保护技术 101
11．2．3 差分隐私 102
11．2．4 同态加密 102
11．2．5 安全威胁与防护措施 102
11．3 大模型的资源消耗与优化 103
11．3．1 资源消耗问题概述 103
11．3．2 模型优化与节能策略 104
11．3．3 案例分析与优化实践 106
12． 大模型技术的前沿进展与在各行业的未来应用· 108
12．1 大模型技术的前沿进展 108
12．1．1 新兴大模型技术 108
12．1．2 跨领域应用与融合 109
12．1．3 前沿研究方向 110
12．2 大模型在各行业的未来应用 112
12．2．1 医疗与健康 112
12．2．2 金融与保险 113
12．2．3 制造与物流 115
13． 总结 116
13．1 大模型在AI 系统中的地位 116
13．2 未来发展方向 117
13．3 研究与实践的结合 118
附录
附录 附录A 常用大模型工具与平台介绍 121
附录 附录B 大模型相关术语解释 124
