从零开始构建大模型：架构设计、模型训练与高效部署

内容简介 本书系统阐述了从零构建大语言模型（LLM）的全流程技术体系，覆盖模型架构设计、训练机制、微调方法、高效部署及应用实战。 全书共分12章，首先围绕大模型发展脉络、Transformer架构、预训练语料构建与分布式训练架构，厘清了大模型的基本工作原理与工程落地基础。随后聚焦指令微调、RLHF对齐、多模态扩展等关键能力，剖析了当前主流模型在认知任务、视觉语言任务中的关键优化路径。同时本书还深入介绍了RAG检索增强机制、智能体编排、模型协同通信、安全性与对齐机制，为构建稳健可靠的大模型系统提供参考。最后重点落地于部署优化与实际场景，如企业问答、私有化部署、智能代码生成等。 本书内容兼顾理论性与工程实用性，涵盖典型算法、主流框架、实现逻辑与调优策略，适合大模型从业者、研究人员、一线开发工程师等不同读者用于系统掌握大模型核心技术。 作者简介 无 目录 第1章 大模型技术概览与体系构成001 1.1 大模型技术发展简介 002 1.1.1 从统计语言模型到深度神经网络 002 1.1.2 Transformer的诞生与影响 004 1.1.3 Scaling Law与大参数模型 006 1.2 大模型生态分类 008 1.2.1 编码器与解码器 008 1.2.2 自回归模型（GPT）与自编码模型（BERT） 010 1.2.3 常见模型：GPT、LLaMA、DeepSeek、Doub...