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 Face库加载、配置和训练预训练模型（第4章），并讲解了NLP任务中的数据预处理与分词技术（第5章），以及在已有模型基础上进行微调和迁移学习（第6章），这些内容为后续模型的优化和应用奠定了坚实的基础。

第7~9章 生成、优化与分布式训练

该部分内容详细介绍了生成模型的推理方法，包括Beam Search、Top-K采样和Top-P采样等（第7章），使读者能够灵活控制生成模型的输出效果。接着，介绍了模型优化技术，如模型量化和剪枝、模型优化和测试、混合精度训练（第8章），以及多GPU并行处理和分布式训练的实现（第9章），帮助读者提升大模型在推理和训练中的效率。

第10章 NLP任务实例：分类、问答与命名实体识别

本章通过具体的NLP任务实例介绍LLM的应用，包括文本分类、问答系统和命名实体识别，带领读者深入理解和实现各类NLP任务的解决方案，并掌握在实际项目中应用这些任务的方法。

第11章 深度学习模型的可解释性

本章详细介绍深度学习模型的可解释性，介绍了SHAP、LIME等工具的使用，帮助读者在不同任务中提取特征重要性和注意力权重，从而更清晰地理解模型的决策逻辑，提升LLM在企业应用中的可信度。

第12章 智能文本分析平台的开发

本章以一个综合实战项目为例，将各章节知识点融会贯通，带领读者从数据收集、预处理、文本生成到模型的容器化和云端部署，开发一个企业级智能文本分析平台，具备模块化的开发与测试流程，帮助读者全面掌握企业应用系统的搭建。

本书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、NLP研发人员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。

本书源码下载

本书提供配套源码，读者可通过微信扫描下面的二维码获取：

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  “大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face”。

著    者

2025年4月