"《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型（LLM）的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章，第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念，包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理；第4~6章结合实际案例，讲解如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM；第7~9章介绍生成模型的推理和优化技术，包括量化、剪技、多GPU并行处理、混合精度训练等，以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率；第10、11章通过实例讲解Transformer在实际NLP任务中的应用以及模型可解释性技术；第12章通过一个企业级文本分析平台项目的搭建，介绍从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程，并提供了代码示例、模块化测试和性能评估方法，帮助读者实际构建满足企业需求的智能应用系统。 《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》覆盖了当前广泛关注的LLM技术热点，并提供了丰富的实例代码，适合大模型开发人员、大模型应用工程师、算法工程师以及计算机专业的学生，亦可作为高校人工智能课程的相关教学用书。"

凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。

前 言 随着大模型技术的飞速发展，特别是以Transformer为核心的深度学习架构在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，企业对大语言模型（LLM）的需求日益增长。LLM在文本生成、分类、问答等任务上展现出强大的潜力，能够深入理解和生成自然语言内容，为数据分析和业务决策提供了强有力的技术支撑。基于LLM的应用不仅提升了业务的自动化和智能化水平，还为企业在数据驱动的商业环境中提供了竞争优势。 本书系统地介绍了Transformer模型的核心结构与实现，包括自注意力机制、多头注意力、残差连接等关键技术，并介绍了如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM，帮助读者掌握LLM的关键技术与应用方法。书中还专门介绍了多GPU并行处理、混合精度训练等技术，以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率，为实时分析与智能决策提供有力支持。在上述内容的基础上，本书还介绍了Transformer在实际NLP任务中的应用、模型可解释性技术以及项目实战等内容。 在结构安排上，本书分为12章，内容由浅入深，各章内容概要如下： 第1~3章 Transformer与PyTorch基础 该部分内容详细讲解了Transformer的基本架构与核心概念，包括编码器－解码器结构、自注意力机制和多头注意力的设计与工作原理，帮助读者深入理解和实现Transformer模型的组成部分。同时，还提供了在PyTorch中实现基础Transformer模型的代码示例，使读者掌握模型搭建的基础知识。 第4~6章 模型构建与微调 这一部分内容介绍了如何在实际项目中使用Hugging ...