索书号：TP391/77

ISBN:978-7-111-75488-6

责任者：刘兆峰著

出版社：机械工业出版社

主题词：人工智能

馆藏库：图书馆二楼专业新书展厅

导 读

在人工智能飞速迭代的当下，多模态大模型成为技术创新的核心赛道，覆盖图文生成、智能编码、智能风控等众多领域。《多模态大模型：算法、应用与微调》作为一本理论与实战兼备的优质读物，为广大AI学习者、技术从业者搭建了通往前沿技术的桥梁，是入门深耕多模态领域的实用佳作。
   本书由一线AI研究实践者撰写，内容架构清晰、层层递进，分为算法原理与应用实战两大板块，完美兼顾零基础入门与进阶提升需求。区别于晦涩难懂的专业专著，该书摒弃繁杂冗余的理论堆砌，从核心底层逻辑出发，系统讲解Transformer架构、GPT系列模型、注意力机制等基础核心知识，细致拆解预训练模型涌现能力、分布式训练、混合精度训练等关键技术，帮读者筑牢AI理论根基。
   在实战应用层面，本书极具落地价值。书中结合当下主流开源工具，搭配Stable Diffusion图像生成、Code Llama代码生成等真实项目案例，细致讲解模型微调、参数优化、数据处理、模态对齐等实操技巧，精准解决读者“懂理论、不会实操”的痛点，让抽象的算法知识转化为可落地的技术能力。
   全书内容贴合行业前沿，紧跟技术发展趋势，既梳理了多模态大模型的核心算法体系，又覆盖了产业落地的实用技巧，兼具专业性与通俗性。无论是高校相关专业学子、AI技术爱好者，还是深耕智能科技领域的从业者，都能从中获益。
   这本书打破了理论与实操的壁垒，帮助读者快速掌握多模态大模型的核心能力、突破技术瓶颈。想要系统学习多模态大模型、提升AI实战水平，这本书值得细细品读、反复钻研。