大规模语言模型开发基础与实践

本书循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。

全书共12章，分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面。