作者：刘兆峰
分类：学习教育
内容简介：
本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。
本书分为两篇：
算法原理篇 详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。
应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。
刘兆峰
中国电信多模态算法工程师，基于多模态大模型提升长尾业务能力。天津科技大学人工智能专业硕士研究生。曾在京东科技担任算法工程师，从事京东白条申请评分卡开发。后加入创业公司，从事大规模预训练语言模型的分布式微调和AIGC相关衍生产品的系统开发，对LLM的训练和推理有深厚的理论基础和实战经验。
现主要研究方向为多模态大模型与Agent以及AGI系统研究，聚焦于多模态大模型的行业场景落地。工作期间技术成果丰硕，发表多篇论文，有多个软件著作权。