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5~10章将深入探讨如何优化与微调大模型。第5章详细讲解了Adapter Tuning、P-Tuning等微调方法，使模型能够更好地适应不同任务需求；第6~8章覆盖数据处理、混合精度与分布式训练、对比学习和对抗训练等技术，帮助读者在有限资源下高效提升模型性能；第9、10章则专注于优化策略，介绍AdamW、LAMB等自适应优化器和动态学习率调度，并探讨知识蒸馏与剪枝技术如何在不牺牲性能的情况下减少计算需求，从而使大模型的应用更加广泛。

第11、12章为实战章节，将通过完整案例展示模型训练和微调的流程，包括数据准备、分层冻结、超参数调节等关键步骤，并介绍量化与蒸馏等推理优化方法。

本书的内容设计以实用为导向，每一章都包含完整的代码示例与详细注释，以帮助读者在理解理论的同时进行实际操作。通过一系列实战案例演示，读者将掌握如何从零搭建一个大规模语言模型，并在不同任务中灵活地应用微调技术。

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。

希望本书能帮助读者深入理解大模型的精髓，并在各自领域中充分发挥其应用价值，共同推动人工智能的发展。

本书提供配套资源，读者用微信扫描下面的二维码即可获取。

如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为  “从零构建大模型：算法、训练与微调”。

著  者　

2025年1月