"《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch与Hugging Face》一书以Transformer模型为核心，系统讲解其架构设计与实现原理，并结合PyTorch和Hugging Face库深入剖析大模型开发全流程。全书内容由浅入深，讲解通俗易懂，涵盖理论知识与应用实践，共12章，具体介绍如下：
第1-3章 从Transformer编码器-解码器结构、自注意力机制等核心原理入手，配合PyTorch代码示例，帮助读者夯实模型搭建基础；
第4-6章 聚焦预训练模型的加载、微调与迁移学习，结合NLP任务的数据预处理、分词技术等实战环节，为模型优化提供方法论；
第7-9章 覆盖文本生成、模型量化、分布式训练等高级主题，通过Beam Search、Top-K采样等技术解析生成模型控制逻辑，并深入多GPU并行、混合精度训练等性能优化方案。
第11章 可解释性分析，借助SHAP、LIME等工具拆解模型决策逻辑，助力企业级应用可信度提升。
第12章 通过智能文本分析平台综合项目，串联数据预处理、模型训练、部署优化等全链路环节，强化工程实践能力。
《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》注重理论与实践结合，代码示例详实，涵盖从模型调优到云端部署的完整开发周期，适合大模型开发者、算法工程师、NLP工程师及高校师生作为技术手册与实战指南。"