本書系統(tǒng)構(gòu)建大語言模型的知識體系, 內(nèi)容從技術(shù)演進、核心原理到行業(yè)實踐層層遞進。其中“基礎(chǔ)篇”以技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)為軸, 詳細介紹從Word2Vec、Transformer到GPT系列模型的架構(gòu)革新深入剖析自注意力機制、預(yù)訓(xùn)練一微調(diào)范式及模型優(yōu)化策略, 并探討如何應(yīng)對數(shù)據(jù)質(zhì)量、能耗效率與實時性能調(diào)優(yōu)等問題。“應(yīng)用篇”覆蓋自然語言處理、醫(yī)療、金融、法律等八大領(lǐng)域的落地實踐, 結(jié)合智能問答、文本生成等場景, 拆解Prompt工程方法論, 并同步探討大語言模型引發(fā)的就業(yè)變革、隱私風(fēng)險與倫理爭議�！扒把仄�”聚焦多模態(tài)融合 (視覺-語言交互、語音合成) 大語言模型可解釋性 (金融合規(guī)與醫(yī)療透明性需求) 對抗性攻擊防御等關(guān)鍵技術(shù)突破, 并展望超大規(guī)模模型、新型架構(gòu)與全球協(xié)作的未來圖景。