《图解大模型：生成式AI原理与实战》PDF下载

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。

全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第 1~3 章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及 Transformer 架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第 4~9 章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第 10~12 章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。

本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。

编辑推荐

1.[直观]300 幅全彩插图，极致视觉化呈现

2.[全面] 涵盖大模型原理、应用开发、优化

3.[实操] 真实数据集，实用项目，典型场景

4.[热点]18 幅图深度解读 DeepSeek 底层原理

5.[附赠] 一键运行代码 + 大模型面试题 200 问

6.[视频] 大量线上拓展资料，包括文章、视频

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