前言

人工智能(AI)的研究可以追溯到20世纪中叶，当时的研究者试图通过模拟人类智能解决问题。然而，早期的AI系统由于计算能力和数据的限制，功能较为有限。进入21世纪后，得益于计算能力的提升和大数据的广泛应用，机器学习尤其是深度学习迅速崛起。2012年，AlexNet在ImageNet大赛上取得的突破性成果标志着深度学习时代的到来。随后，谷歌、Facebook、微软等科技巨头相继投入大量资源，推动了AI技术的飞速发展，深刻地改变了人们生活的方方面面。无论是自动驾驶汽车、智能家居设备还是医疗诊断系统，AI的身影无处不在。 

AI大模型的出现是AI发展中的一个里程碑。2018年，Google公司推出了BERT模型，它在多个自然语言处理任务上取得了前所未有的成绩。紧随其后，OpenAI公司发布了GPT系列模型，特别是大规模的参数和强大的生成能力，彻底改变了人们对AI的认知。这些大模型在工业界迅速得到应用，涵盖了从文本生成、翻译到编程辅助各个领域。 

本书旨在引导读者深入理解和掌握AI大模型开发的关键技术和方法。本书从理论到实践，从算法到工程实现，全面介绍如何系统地构建高效、面向行业的AI大模型系统。本书可作为工科各专业研究生、高年级计算机相关专业本科生、工程师及相关技术开发人员学习AI大模型技术的教材或参考书。考虑非计算机专业的技术人员学习AI技术的需要，本书的第1章对AI大模型进行概要介绍。第2章对AI基础算法进行介绍。第3章对深度学习技术与工具进行介绍。第4～10章系统阐述行业大模型构建、开发相关技术以及预训练大模型的流程等。 

本书的写作得到了许多人的帮助和支持。在此，特别感谢那些为AI技术的发展做出贡献的科学家和工程师们。感谢在博客上分享AI大模型研究开发经验的众多研究人员。感谢我的家人和朋友，他们的鼓励和支持是我坚持不懈的动力。此外，感谢所有读者对本书的关注和支持。 

作者2025年2月