GPT图解 大模型是怎样构建的

在人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）如ChatGPT正以惊人的能力重塑自然语言处理领域。但你是否曾好奇，这些强大的模型究竟是如何构建的？从早期的神经网络到如今的Transformer架构，再到GPT的突破性进展，每一项技术都凝聚着无数科研人员的智慧与探索。 《GPT图解 大模型是怎样构建的》将带你踏上这段激动人心的技术之旅。本书以清晰的图解和深入浅出的语言，系统梳理了人工智能与自然语言处理的发展脉络，从早期的N-Gram模型、Word2Vec到复杂的Transformer架构，再到GPT的解码器与模型构建过程。无论你是技术新手还是行业从业者，都能从中获得宝贵的知识，理解大模型背后的核心原理。 通过本书，你将： - 深入了解LLM的技术演进与关键突破； - 掌握Transformer架构的内部机制与注意力机制； - 学习GPT解码器的构建过程与实际应用； - 看到大模型如何赋能文本生成、翻译等任务。 让我们一起揭开大模型的神秘面纱，探索AI如何用语言改变世界！

黄佳，笔名咖哥，是新加坡科技研究局的人工智能研究员，专注于NLP大模型研发与应用、持续学习及AI在金融科技领域的应用。凭借多年深耕AI领域的经验，他在科研项目及政府、银行、能源、医疗等领域的AI项目落地方面积累了丰富实战经验。目前，黄佳正与PlatoX.AI展开富有前景的技术合作。作为一位多产的作者，他著有《零基础学机器学习》《数据分析咖哥十话》等多部畅销书，并在极客时间开设《零基础实战机器学习》《LangChain 实战课》专栏，以及深蓝学院的“生成式预训练语言模型：理论与实战”视频课程。黄佳的写作风格以通俗易懂、深入浅出著称，深受读者喜爱。

《GPT图解 大模型是怎样构建的》是一本深入浅出、系统全面介绍大模型构建技术的佳作。本书从人工智能技术的发展历程讲起，逐步深入到自然语言处理（NLP）技术的核心，详细阐述了N-Gram、词袋模型、Word2Vec、NPLM、RNN、Seq2Seq、注意力机制以及Transformer架构等关键技术。书中不仅介绍了这些技术的原理和应用，还通过实例代码展示了如何构建和应用这些模型，如中译英翻译任务。这本书适合对人工智能和自然语言处理感兴趣的读者，尤其是希望深入了解大模型构建过程的读者，能够帮助读者快速掌握大模型的核心技术和实现方法。

对人工智能和自然语言处理技术感兴趣的技术从业者和学生
希望了解深度学习在自然语言处理中应用的科研人员
关注GPT等预训练语言模型发展的自然语言处理爱好者
对Transformer架构和GPT模型构建过程感兴趣的开发者