"本书在总结Transformer模型核心框架的基础上，扩展了基于Transformer模型的其他模型框架，更在基础模型上介绍了基于Transformer模型的优化模型：
■易教易学  系统阐述理论的同时，结合图片展示与代码解析，既为初学者提供容易入门的基础理论，也为广大人工智能领域的学生及研究者提供全面的案例。
■前后衔接  强调知识体系和分析方法的前后连贯性，并妥善处理好内容的衔接性。
■技术前沿  介绍Transformer模型基础理论及Transformer模型的优化模型，并介绍其变体模型（GPT、MoE等）在人工智能领域的新进展。激发读者的学习兴趣，启迪创新思想。
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