"《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南，旨在引领读者从基础知识起步，逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章，涵盖了Transformer模型的基础理论，如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念；并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。同时，也对ViT（视觉Transformer）模型的架构、训练方法，以及高阶微调策略如Adapter Tuning和P-Tuning进行了详尽讲解。此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。最后，通过应用案例，展示了模型训练和微调的完整流程，助力读者将理论知识转化为实践技能。 全书注重理论与实践的结合，适合希望系统掌握大模型构建、训练和优化的研发人员、高校学生，也适合对自然语言处理、计算机视觉等领域的大模型开发有兴趣的读者。还可作为培训机构和高校相关课程的教学用书。"

梁楠，博士，毕业于北京航空航天大学，高级职称，长期从事模式识别、机器学习、统计理论的研究与应用，负责或参与科研项目多项，专注于人工智能、大语言模型的应用与开发，对深度学习、数据分析与预测等有独到见解。

前 言 在人工智能技术日新月异的今天，深度学习中的大规模模型以其在自然语言处理、计算机视觉等领域的非凡表现，已然成为推动技术创新的核心力量。特别是大规模语言模型的异军突起，更是吸引了无数目光。然而，这些模型的构建和训练过程并非易事。它们涉及复杂的算法设计、优化技巧、数据预处理以及模型调优等多个环节，对开发者而言是一个巨大的挑战。因此，急需一本能够系统介绍大模型算法、训练与微调的书籍，以指导广大开发者进行实践。 近年来，Transformer架构及其衍生模型，如GPT、BERT、ViT等，已成为自然语言处理、计算机视觉等领域的核心技术。这些大模型凭借其强大的知识表征和模式学习能力，为人工智能的发展注入了新的活力。本书旨在为读者提供一条从大模型的基础算法到实际应用的完整学习路径。通过阅读本书，读者将深入理解并掌握这些复杂模型的构建、训练、优化与微调方法。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益匪浅。 本书从基础构建模块入手，以清晰明了的方式逐步解析大模型的核心算法原理与实现细节。本书共12章，各章内容概述如下： 第1章将详细介绍Transformer模型的基本原理，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码等，为后续章节的理解奠定坚实基础。 第2~4章将通过实例深入剖析当前主流的模型。第2章介绍GPT模型文本生成的核心原理与实现，包括核心模块、文本生成过程与模型效果评估与调优方法；第3章介绍BERT模型的核心实现与训练，包括模型原理、预训练任务、模型微调与分类任务；第4章介绍视觉Transformer模型的实现，展示其在图像分块、嵌入及量化分析方面的创新。 第...