大语言模型原理、微调与Agent开发

本书全面探讨了大语言模型（通常可简称“大模型”）在应用开发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目开发流程及高效实用的工程实践案例，通过结构化的模块设计和详细的代码解析，帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景，搭建从理论到实践的完整知识体系。
本书分为四部分，共10章，系统梳理了大语言模型的核心架构与原理，深入讲解了Transformer模型的构造与训练机制，全面介绍了现代微调方法（如LoRA、P-Tuning等）以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景，本书结合多个企业级实际案例，包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件开发工程师助理等，详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整开发流程。这些案例不仅强调技术实现，还融入了工程实践中常见的问题与解决方案，为读者提供了丰富的参考资料。
本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深入研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能开发的工程师和产品经理，同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时，随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT，读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术，还是工程师在一线工作中进行实践开发，本书都能提供系统化的知识体系和实用的开发技能。