《玩轉(zhuǎn)大模型技術(shù)與構(gòu)建：從入門到實(shí)戰(zhàn)（插畫版）》以人文與科技交融的筆觸，引領(lǐng)讀者穿越語言與智能交織的文明長河。從人類語言的起源與數(shù)字時(shí)代的語言變革切入，本書不僅解析了自然語言處理技術(shù)的演進(jìn)脈絡(luò)，更以Transformer架構(gòu)為錨點(diǎn)，層層揭開大語言模型從數(shù)學(xué)原理到工程實(shí)踐的神秘面紗。書中既有GPT、BERT等里程碑模型的深度拆解，亦不乏情感分析、跨語言處理等前沿場景的實(shí)戰(zhàn)指南，更以Hugging Face生態(tài)與LoRA微調(diào)等硬核技術(shù)，為讀者搭建起從理論到落地的完整橋梁。在理性與詩意的交織中，本書不僅是一部技術(shù)手冊，更是一扇通向人機(jī)協(xié)同未來的窗口。
在人類文明的漫漫長河中，語言始終是連接思維與現(xiàn)實(shí)的橋梁。從甲骨文到二進(jìn)制代碼，從結(jié)繩記事到云端對話，語言的形式不斷演變，而其承載的智慧卻始終如星辰般璀璨。今天，當(dāng)大語言模型以數(shù)字詩人的姿態(tài)叩響時(shí)代之門，我們不禁要問：這場由算法驅(qū)動(dòng)的語言革命，究竟會將人類引向何方？
語言的覺醒：從符號到智能的跨越
大語言模型的崛起，絕非偶然的技術(shù)狂歡，而是人類對語言本質(zhì)探索的必然產(chǎn)物。從圖靈測試的構(gòu)想到Transformer架構(gòu)的突破，從詞嵌入的數(shù)學(xué)之美到注意力機(jī)制的詩意靈感，科學(xué)家們用代碼重構(gòu)了語言的神經(jīng)脈絡(luò)。這些模型不再滿足于簡單的翻譯或分類，而是試圖捕捉語言中隱含的邏輯、情感與創(chuàng)造力正如人類幼童通過觀察世界學(xué)習(xí)語言，大模型也在海量文本中構(gòu)建著對世界的認(rèn)知圖景。
技術(shù)背后的溫度：算法與人文的對話
當(dāng)我們驚嘆于GPT-4生成流暢詩歌的能力時(shí)，或許更應(yīng)思考：這些數(shù)字繆斯是否真正理解了月是故鄉(xiāng)明的意境？大語言模型的工作原理，本質(zhì)上是將人類語言的概率分布轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)模型，但其中蘊(yùn)含的，卻是人類對語言本質(zhì)的深刻洞察。從詞嵌入到自注意力機(jī)制，從預(yù)訓(xùn)練到微調(diào)，每一步技術(shù)突破都在試圖彌合計(jì)算與理解之間的鴻溝。而這場探索的終極目標(biāo)，或許并非復(fù)制人類智能，而是創(chuàng)造一種全新的語言智能，讓機(jī)器與人類在對話中彼此照亮。
從實(shí)驗(yàn)室到生活：大模型的破圈之路
今日的大語言模型，已不再是科研論文中的抽象概念，而是悄然滲透進(jìn)日常生活的每個(gè)角落。從智能客服的溫柔應(yīng)答，到代碼生成的精準(zhǔn)高效；從新聞?wù)淖詣?dòng)生成，到教育領(lǐng)域的個(gè)性化輔導(dǎo)，這些模型正在重新定義生產(chǎn)力的邊界。但技術(shù)的價(jià)值，終需回歸人的尺度：如何讓大模型成為人類創(chuàng)造力的延伸，而非替代？如何確保算法的公平性，避免數(shù)字鴻溝的加��？這些問題，需要技術(shù)專家與人文思考者的共同回答。
未來的對話：人與機(jī)器的共生之旅
站在大語言模型的浪潮之巔，我們既無需神化技術(shù)的力量，也不應(yīng)恐懼其帶來的變革。正如印刷術(shù)的發(fā)明未讓詩人失業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)的普及未讓思想消亡，大語言模型終將成為人類智慧的放大器。在本書中，我們將以解構(gòu)者的姿態(tài)，揭開Transformer架構(gòu)的神秘面紗；以實(shí)踐者的視角，親歷從情感分析到跨語言處理的完整流程；更以思考者的深度，探討技術(shù)倫理與未來圖景。
本書全面闡述從人類語言起源到人工智能大模型的技術(shù)演進(jìn)，系統(tǒng)解析了Transformer架構(gòu)及GPT、BERT、T5等前沿模型的核心原理。內(nèi)容涵蓋語言智能理論基礎(chǔ)、大模型關(guān)鍵技術(shù)（注意力機(jī)制、詞嵌入、預(yù)訓(xùn)練方法）及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用（情感分析、文本生成、問答系統(tǒng)等），特別注重中文場景下的模型優(yōu)化與實(shí)踐案例。書中既有對語言本質(zhì)與AI關(guān)系的深度思考，又包含可操作的代碼示例和性能優(yōu)化技巧，兼具學(xué)術(shù)價(jià)值與工程指導(dǎo)意義。本書通過繪畫帶動(dòng)技術(shù)的講解，加快讀者對知識的理解。本書既強(qiáng)調(diào)工程，又結(jié)合藝術(shù)。書中將晦澀的數(shù)學(xué)公式、技術(shù)原理等內(nèi)容巧妙地生活化、趣味化，又以不失嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膱D文形式展現(xiàn)出來。本書采用原創(chuàng)手繪，國畫與漫畫風(fēng)格兼顧，內(nèi)容講解生活化且不失嚴(yán)謹(jǐn)，并賦予哲學(xué)內(nèi)涵，精選案例，緊跟時(shí)代步伐。另外，為便于讀者實(shí)踐，書中所有源代碼均可從圖書資源中獲取。
愿這本書成為您探索大語言模型世界的引航燈。在這里，您將遇見數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)與語言的詩意，觸摸代碼的冰冷與創(chuàng)造的熾熱。因?yàn)樽罱K，我們探討的不僅是技術(shù)，更是人類如何通過語言，與機(jī)器、與世界、與自己展開一場永恒的對話。
著者
2025年6月
第1章 從語言到智能
1.1 語言的起源 2
1.1.1 人類語言的起源 2
1.1.2 語言發(fā)展中的重要里程碑 3
1.2 語言在信息社會中的重要性 5
1.2.1 數(shù)字化時(shí)代中的語言變革 5
1.2.2 社交媒體對語言的影響 6
1.3 人工智能時(shí)代的語言技術(shù) 7
1.3.1 自然語言處理的定義和應(yīng)用范圍 7
1.3.2 機(jī)器翻譯與自然語言生成技術(shù) 9
第2章 走近大語言模型 14
2.1 Transformer：自然語言處理的新趨勢 15
2.1.1 文本分類 16
2.1.2 自然語言推理 18
2.1.3 語義相似度計(jì)算 20
2.1.4 命名實(shí)體識別 22
2.1.5 摘要生成 23
2.2 Transformer初體驗(yàn)：大模型的前世今生 24
2.2.1 Transformer工作原理淺析 24
2.2.2 代碼示例：Transformer文本處理 25
2.3 詞嵌入和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：大語言模型的基石 29
2.3.1 詞嵌入的奇妙世界 29
2.3.2 詞嵌入與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合 31
2.3.3 神奇的注意力機(jī)制 32
2.3.4 像素級Query-Key-Value機(jī)制詳解 35
2.4 大語言模型：數(shù)學(xué)的韻律，文本的樂章 41
2.4.1 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到大語言模型的演進(jìn) 41
2.4.2 大語言模型的概念 43
2.4.3 大語言模型的架構(gòu)和特點(diǎn) 44
第3章 深入理解Transformer核心 45
3.1 Transformer模型剖析：揭示內(nèi)核機(jī)制 46
3.1.1 Transformer模型概述 46
3.1.2 引入編碼器與解碼器 48
3.2 編碼器：文本信息的變換引擎 52
3.2.1 詞嵌入和位置編碼 53
3.2.2 自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制 54
3.2.3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和殘差連接 59
3.2.4 Dropout正則化機(jī)制 63
3.3 編碼器 解碼器：信息傳遞與生成的精華 67
3.3.1 交叉注意力機(jī)制和輸出分布計(jì)算 67
3.3.2 掩蔽處理和序列生成 68
3.4 解碼器:文本生成的要訣 69
3.4.1 省略交叉注意力機(jī)制 69
3.4.2 自回歸生成任務(wù)的應(yīng)用 71
3.5 像素級Transformer詳解：中譯英為例 71
第4章 大語言模型技術(shù)精要 81
4.1 文本解析：語言預(yù)測之道探索 82
4.1.1 文字預(yù)測的基本原理 82
4.1.2 文字預(yù)測的學(xué)習(xí)過程 84
4.1.3 大模型中的文本預(yù)測應(yīng)用 85
4.2 GPT：文本生成的靈魂 86
4.2.1 輸入數(shù)據(jù)的表示方法 86
4.2.2 預(yù)訓(xùn)練策略和技術(shù) 87
4.2.3 微調(diào)方法和應(yīng)用 89
4.2.4 GPT代碼實(shí)踐：文本生成 92
4.3 BERT ﹒RoBERTa：文本編碼的新思路 93
4.3.1 輸入數(shù)據(jù)的表示方法 94
4.3.2 預(yù)訓(xùn)練策略和技術(shù) 96
4.3.3 微調(diào)方法和應(yīng)用 98
4.3.4 BERT代碼實(shí)踐：文本填空 99
4.4 T5：融合之美 ,文本轉(zhuǎn)換的全新范式 100
4.4.1 輸入數(shù)據(jù)的表示方法 101
4.4.2 預(yù)訓(xùn)練策略和技術(shù) 102
4.4.3 微調(diào)方法和應(yīng)用 103
4.4.4 T5代碼實(shí)踐：摘要生成 104
4.5 跨語言模型：多語言處理的新前沿 105
4.5.1 跨語言模型的優(yōu)勢和特點(diǎn) 105
4.5.2 跨語言模型挑戰(zhàn)與策略 105
4.5.3 多語言模型在實(shí)踐中的應(yīng)用案例 106
4.6 語言文字處理：微觀視角的文本挖掘 107
4.6.1 字節(jié)對編碼技術(shù)和實(shí)踐 107
4.6.2 WordPiece方法探索和應(yīng)用 110
4.6.3 中文文字的處理策略 111
4.6.4 中文文字處理的前沿探索 112
4.7 大語言模型的蛻變：技術(shù)演進(jìn)與前瞻展望 113
4.7.1 模型的提示控制技術(shù) 114
4.7.2 對準(zhǔn)技術(shù)的重要性 121
4.7.3 指令微調(diào) 122
4.7.4 ChatGPT與RLHF 124
4.7.5 DeepSeek 126
第5章 大語言模型系統(tǒng)開發(fā)構(gòu)建 129
5.1 Hugging Face基礎(chǔ)：駕馭Transformers 130
5.1.1 Hugging Face介紹 130
5.1.2 訪問模型的方式 131
5.1.3 用Transformers訪問模型 132
5.2 中文基準(zhǔn)測試：窺探性能 143
5.2.1 數(shù)據(jù)集組成與構(gòu)建方法 143
5.2.2 大模型性能評估指標(biāo) 144
5.2.3 CLUE任務(wù)與數(shù)據(jù)集簡介 144
5.3 實(shí)現(xiàn)情感分析模型：探索情感世界的大門 146
5.3.1 環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 146
5.3.2 數(shù)據(jù)探索性分析 149
5.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 154
5.3.4 模型訓(xùn)練與評估 158
5.3.5 Early Stopping機(jī)制 166
5.4 情感分析模型的微調(diào)分析：情感的微妙之處 167
5.4.1 查看模型預(yù)測的結(jié)果 167
5.4.2 總體趨勢可視化分析 169
5.4.3 分析模型預(yù)測出錯(cuò)傾向 171
5.5 指令微調(diào)策略：Instructing Tuning 173
5.5.1 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取 173
5.5.2 創(chuàng)建學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 174
5.5.3 執(zhí)行指令微調(diào) 175
5.5.4 語句生成 177
5.6 發(fā)揮硬件極限的微調(diào)：策略與技巧 178
5.6.1 AMP深度學(xué)習(xí)優(yōu)化策略 179
5.6.2 梯度累計(jì)策略 181
5.6.3 梯度檢查點(diǎn) 182
5.6.4 LoRA微調(diào)策略 183
5.6.5 LoRA微調(diào)實(shí)現(xiàn) 185
5.6.6 QLoRA信息壓縮策略 190
5.6.7 提示微調(diào)的策略：平衡成本與性能 193
第6章 大語言模型核心實(shí)踐 196
6.1 RAG：使用搜索生成語句 197
6.1.1 什么是RAG 197
6.1.2 構(gòu)建矢量數(shù)據(jù)庫 198
6.2 LangChain庫：基礎(chǔ)入門 203
6.2.1 LangChain介紹 204
6.2.2 LangChain基礎(chǔ)庫 204
6.2.3 LangChain核心組件 206
6.3 基于開源LLM構(gòu)建RAG問答系統(tǒng) 210
6.3.1 什么是QA系統(tǒng) 210
6.3.2 構(gòu)建開源RAG 213
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