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| 編輯推薦： |
《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch与Hugging Face》一书以Transformer模型为核心，系统讲解其架构设计与实现原理，并结合PyTorch和Hugging Face库深入剖析大模型开发全流程。全书内容由浅入深，讲解通俗易懂，涵盖理论知识与应用实践，共12章，具体介绍如下：
第1-3章 从Transformer编码器-解码器结构、自注意力机制等核心原理入手，配合PyTorch代码示例，帮助读者夯实模型搭建基础；
第4-6章 聚焦预训练模型的加载、微调与迁移学习，结合NLP任务的数据预处理、分词技术等实战环节，为模型优化提供方法论；
第7-9章 覆盖文本生成、模型量化、分布式训练等高级主题，通过Beam Search、Top-K采样等技术解析生成模型控制逻辑，并深入多GPU并行、混合精度训练等性能优化方案。
第11章 可解释性分析，借助SHAP、LIME等工具拆解模型决策逻辑，助力企业级应用可信度提升。
第12章 通过智能文本分析平台综合项目，串联数据预处理、模型训练、部署优化等全链路环节，强化工程实践能力。
《大模型核心技术与
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| 內容簡介： |
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”《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型（LLM）的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章，第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念，包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理；第4~6章结合实际案例，讲解如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM；第7~9章介绍生成模型的推理和优化技术，包括量化、剪枝、多GPU并行处理、混合精度训练等，以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率；第10、11章通过实例讲解Transformer在实际NLP任务中的应用以及模型可解释性技术；第12章通过一个企业级文本分析平台项目的搭建，介绍从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程，并提供了代码示例、模块化测试和性能评估方法，帮助读者实际构建满足企业需求的智能应用系统。 《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》覆盖了当前广泛关注的LLM技术热点，并提供了丰富的实例代码，适合大模型开发人员、大模型应用工程师、算法工程师以及计算机专业的学生，亦可作为高校人工智能课程的相关教学用书。”
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| 關於作者： |
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凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。
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| 目錄：
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目 录
第 1 章 Transformer与PyTorch的集成应用概述 1
1.1 大模型与Transformer的技术背景 1
1.1.1 自注意力机制的原理与实现细节 2
1.1.2 多层堆叠与残差连接：Transformer的高效信息流 4
1.2 PyTorch的应用场景与技术特点 7
1.2.1 动态图计算与自动微分机制 7
1.2.2 GPU加速与多设备支持 8
1.3 快速上手：使用PyTorch实现一个简单的Transformer模型 12
1.3.1 Transformer编码器的基础实现与训练流程 13
1.3.2 解码器与完整Transformer模型的拼接与测试 16
1.4 本章小结 21
1.5 思考题 21
第 2 章 Transformer编码器与解码器的原理与实现 22
2.1 Transformer编码器与解码器结构分析 22
2.1.1 位置编码的设计与实现 23
2.1.2 多头注意力与前馈层的层次关系 28
2.2 基于PyTorch实现编码器－解码器架构 31
2.2.1 多头注意力模块的独立实现与测试 32
2.2.2 残差连接与层归一化的模块化实现 34
2.3 Transformer的编码解码过程 36
2.3.1 编码器多层堆叠与信息流动的实现 36
2.3.2 解码器自回归生成过程的实现与可视化 39
2.3.3 基于文本的Transformer实例：逐步打印编码解码过程 42
2.4 编码器和解码器的双向训练流程 45
2.4.1 编码器与解码器的联合训练策略 45
2.4.2 掩码机制在双向训练中的应用 49
2.5 本章小结 52
2.6 思考题 53
第 3 章 注意力机制与多头注意力的实现 54
3.1 注意力机制的基础与实现原理 54
3.1.1 点积注意力与缩放机制 55
3.1.2 注意力权重的归一化与Softmax函数应用 57
3.2 多头注意力的设计与实现细节 60
3.2.1 多头分组与并行计算策略 60
3.2.2 多头注意力的拼接与线性变换 62
3.3 使用PyTorch实现多头注意力并进行可视化 64
3.3.1 注意力矩阵的生成与可视化 64
3.3.2 不同头注意力分布的可视化分析 67
3.4 多头注意力权重的提取与应用 70
3.4.1 多头注意力权重提取与解读：理解模型的关注点 70
3.4.2 多头注意力权重的优化与调控 72
3.5 本章小结 75
3.6 思考题 76
第 4 章 Hugging Face Transformers库的应用 77
4.1 Transformer模型的加载与配置 77
4.1.1 预训练模型的加载与管理 78
4.1.2 模型配置自定义与参数调整 79
4.2 使用Hugging Face库进行模型训练与推理 83
4.2.1 模型训练数据的预处理与标注 83
4.2.2 训练过程中的参数优化与监控 86
4.3 Hugging Face生态系统的其他工具介绍 88
4.3.1 Tokenizer的自定义与高效分词方法 88
4.3.2 Dataset和Pipeline工具的集成应用 91
4.4 自定义Hugging Face的模型训练流程 93
4.4.1 自定义训练循环与评估指标 93
4.4.2 迁移学习与微调：从预训练到特定任务 96
4.5 本章小结 99
4.6 思考题 100
第 5 章 数据预处理与文本分词技术 101
5.1 文本数据的清洗与标准化 101
5.1.1 特殊字符和标点的处理 102
5.1.2 停用词去除与大小写规范化 105
5.2 分词方法及其在不同模型中的应用 106
5.2.1 词级分词与子词分词 107
5.2.2 BPE与WordPiece分词算法的实现原理 109
5.3 使用PyTorch和Hugging Face进行分词与词嵌入 112
5.3.1 基于Hugging Face Tokenizer的高效分词 112
5.3.2 Embedding层的定义与词嵌入矩阵的初始化 115
5.4 动态分词与序列截断技术 117
5.4.1 处理变长文本输入 117
5.4.2 长序列的截断与填充 119
5.4.3 综合案例：文本清洗、分词、词嵌入与动态填充 122
5.5 本章小结 125
5.6 思考题 125
第 6 章 模型微调与迁移学习 127
6.1 微调与迁移学习的基本概念与方法 127
6.1.1 迁移学习的体系结构：模型的选择与适配 128
6.1.2 全参数微调与部分参数微调的优缺点 131
6.2 使用预训练模型进行领域微调 133
6.2.1 领域特定数据的预处理与加载 133
6.2.2 调节学习率与损失函数 135
6.3 微调策略与优化技巧：冻结层、增量训练等 137
6.3.1 冻结模型层的选择与解冻 137
6.3.2 增量训练中的数据选择与样本权重分配 139
6.4 增量学习：如何在新数据上继续微调 142
6.4.1 基于新数据的微调策略：避免灾难性遗忘 143
6.4.2 使用正则化与约束技术保持原模型性能 146
6.4.3 综合案例：增量学习中的微调策略与优化 149
6.5 本章小结 152
6.6 思考题 153
第 7 章 文本生成与推理技术 154
7.1 文本生成方法概述：Beam Search、Top-K与Top-P采样 154
7.1.1 Beam Search的多路径生成与评估 155
7.1.2 Top-K采样的限制与稀疏性控制 156
7.1.3 Top-P采样的自适应概率截断机制 158
7.2 文本生成模型的应用实例 160
7.2.1 使用预训练语言模型生成长篇文本 160
7.2.2 生成多轮对话的上下文保持与管理 163
7.2.3 引导生成特定情绪的文本 166
7.3 生成模型的实现与优化 168
7.3.1 使用PyTorch和Transformers库实现生成模型 168
7.3.2 生成模型的批量处理与并行加速 171
7.3.3 生成结果的后处理与数据清洗 173
7.4 控制生成式模型输出的技术手段 176
7.4.1 温度调控参数的设置与生成调节 176
7.4.2 限制生成输出的内容 179
7.4.3 生成限制：控制模型输出的重复与一致性 181
7.5 句子长度与风格调控 184
7.5.1 强制生成短句或长句 184
7.5.2 生成特定语法与风格的文本 187
7.5.3 语言风格迁移与自定义风格调控 189
7.6 本章小结 192
7.7 思考题 192
第 8 章 模型优化与量化技术 194
8.1 模型优化策略概述：剪枝与蒸馏 194
8.1.1 剪枝策略的类型与应用场景 194
8.1.2 蒸馏模型的设计与小模型训练技巧 197
8.2 模型量化方法在推理中的加速效果 200
8.2.1 静态量化与动态量化 200
8.2.2 量化感知训练 203
8.3 基于PyTorch的模型优化与性能测试 206
8.3.1 TorchScript在优化模型中的应用 207
8.3.2 使用PyTorch Profiler进行性能分析 209
8.4 混合精度训练与内存优化 212
8.4.1 使用AMP进行混合精度训练 212
8.4.2 Gradient Checkpointing的内存管理 214
8.5 本章小结 218
8.6 思考题 218
第 9 章 分布式训练与多GPU并行处理 220
9.1 分布式训练的基本原理与架构 220
9.1.1 数据并行与模型并行的架构 221
9.1.2 分布式训练：参数服务器与All-Reduce 223
9.2 多GPU并行处理的实现与代码示例 225
9.2.1 单机多卡的实现与管理 226
9.2.2 跨机器多GPU的分布式训练配置 229
9.3 梯度累积与分布式同步优化 231
9.3.1 梯度累积应用场景与实现 231
9.3.2 分布式训练中的梯度同步与参数更新 234
9.4 本章小结 237
9.5 思考题 237
第 10 章 NLP任务实例：分类、问答与命名实体识别 239
10.1 文本分类任务实现与优化技巧 239
10.1.1 数据预处理与标签平衡技术 240
10.1.2 超参数调优与模型性能提升 242
10.2 问答系统的实现流程与代码演示 243
10.2.1 预训练语言模型在问答任务中的应用 244
10.2.2 答案抽取与评分机制 247
10.2.3 多轮问答中的上下文跟踪与信息保持 249
10.2.4 知识图谱增强 251
10.3 基于Transformer的序列标注任务实现 254
10.3.1 命名实体识别的标注 254
10.3.2 序列标注模型 260
10.3.3 综合案例：基于BERT的命名实体识别与上下文追踪的多轮对话系统 263
10.4 本章小结 268
10.5 思考题 269
第 11 章 深度学习模型的可解释性 270
11.1 使用SHAP和LIME进行特征重要性分析 270
11.1.1 SHAP在深度模型中的应用与特征影响力排序 271
11.1.2 LIME在不同输入类型下的局部解释 273
11.2 注意力权重提取与层次分析 274
11.2.1 逐层提取多头注意力权重 275
11.2.2 跨层注意力权重变化 276
11.2.3 综合案例：基于Transformer的文本分类模型的多层次可解释性分析 278
11.3 本章小结 281
11.4 思考题 281
第 12 章 构建智能文本分析平台 283
12.1 项目概述与模块划分 283
12.1.1 项目概述 283
12.1.2 模块划分 284
12.2 模块化开发与测试 285
12.2.1 数据收集与预处理 285
12.2.2 文本生成与内容生成 288
12.2.3 高级文本分析 292
12.2.4 模型优化与推理性能提升 296
12.2.5 多GPU与分布式训练 299
12.2.6 可解释性分析与模型可控性 303
12.2.7 单元测试 305
12.2.8 集成测试 310
12.3 平台容器化部署与云端部署 313
12.3.1 使用Docker进行容器化部署 313
12.3.2 使用Kubernetes实现云端可扩展性和高可用性 315
12.4 本章小结 319
12.5 思考题 319
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| 內容試閱：
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前 言
随着大模型技术的飞速发展，特别是以Transformer为核心的深度学习架构在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，企业对大语言模型（LLM）的需求日益增长。LLM在文本生成、分类、问答等任务上展现出强大的潜力，能够深入理解和生成自然语言内容，为数据分析和业务决策提供了强有力的技术支撑。基于LLM的应用不仅提升了业务的自动化和智能化水平，还为企业在数据驱动的商业环境中提供了竞争优势。
本书系统地介绍了Transformer模型的核心结构与实现，包括自注意力机制、多头注意力、残差连接等关键技术，并介绍了如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM，帮助读者掌握LLM的关键技术与应用方法。书中还专门介绍了多GPU并行处理、混合精度训练等技术，以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率，为实时分析与智能决策提供有力支持。在上述内容的基础上，本书还介绍了Transformer在实际NLP任务中的应用、模型可解释性技术以及项目实战等内容。
在结构安排上，本书分为12章，内容由浅入深，各章内容概要如下：
第1~3章 Transformer与PyTorch基础
该部分内容详细讲解了Transformer的基本架构与核心概念，包括编码器－解码器结构、自注意力机制和多头注意力的设计与工作原理，帮助读者深入理解和实现Transformer模型的组成部分。同时，还提供了在PyTorch中实现基础Transformer模型的代码示例，使读者掌握模型搭建的基础知识。
第4~6章 模型构建与微调
这一部分内容介绍了如何在实际项目中使用Hugging Face库加载、配置和训练预训练模型（第4章），并讲解了NLP任务中的数据预处理与分词技术（第5章），以及在已有模型基础上进行微调和迁移学习（第6章），这些内容为后续模型的优化和应用奠定了坚实的基础。
第7~9章 生成、优化与分布式训练
该部分内容详细介绍了生成模型的推理方法，包括Beam Search、Top-K采样和Top-P采样等（第7章），使读者能够灵活控制生成模型的输出效果。接着，介绍了模型优化技术，如模型量化和剪枝、模型优化和测试、混合精度训练（第8章），以及多GPU并行处理和分布式训练的实现（第9章），帮助读者提升大模型在推理和训练中的效率。
第10章 NLP任务实例：分类、问答与命名实体识别
本章通过具体的NLP任务实例介绍LLM的应用，包括文本分类、问答系统和命名实体识别，带领读者深入理解和实现各类NLP任务的解决方案，并掌握在实际项目中应用这些任务的方法。
第11章 深度学习模型的可解释性
本章详细介绍深度学习模型的可解释性，介绍了SHAP、LIME等工具的使用，帮助读者在不同任务中提取特征重要性和注意力权重，从而更清晰地理解模型的决策逻辑，提升LLM在企业应用中的可信度。
第12章 智能文本分析平台的开发
本章以一个综合实战项目为例，将各章节知识点融会贯通，带领读者从数据收集、预处理、文本生成到模型的容器化和云端部署，开发一个企业级智能文本分析平台，具备模块化的开发与测试流程，帮助读者全面掌握企业应用系统的搭建。
本书覆盖了当前广泛关注的LLM技术热点，并提供了丰富的实例代码，适合大模型开发人员、大模型应用工程师、算法工程师、NLP研发人员以及计算机专业的学生，亦可作为高校人工智能课程的相关教学用书。
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著 者
2025年4月
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