人工智能大模型導論

本書採用理論與實訓案例相結合的形式，深入淺出地介紹了大模型的基礎知識。本書共分為8章，內容涵蓋大模型的基礎知識、傳統語言模型基礎知識、神經網絡基礎知識、大模型的主要技術、大模型的微調與部署、大模型的應用，以及面對的挑戰和未來發展等。在講解理論知識的同時，輔以實訓案例，聚焦核心技術與應用，引領AI技術新潮流。

本書不僅適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術或相關專業學習大模型的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師學習閱讀。



史衛亞，博士，副教授，IEEE會員，CCF會員，INNS會員。2009年獲得復旦大學計算機應用專業博士學位。2015—2016年在美國北卡羅來納大學做訪問學者，對機器學習、大數據檢索、數據庫、圖像和視頻處理、人工智能和模式識別等有深入研究。

劉田園，算法高級工程師，現就職于科大訊飛股份有限公司，並擔任河南工業大學人工智能與大數據學院人工智能雙師。具備多年算法開發經驗，發表人工智能相關專利多篇，研究方向包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統、機器學習等。

劉婉月，人工智能碩士，高級工程師，就職于科大訊飛股份有限公司，擁有豐富的人工智能項目落地實踐經驗，主要研究方向包括機器翻譯、自然語言處理和人工智能。