Grok 4大模型原理剖析及应用开发

Grok 4是融合Transformer、MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）、GNN（Graph Neural Network，图神经网络）等前沿技术的大规模预训练模型（简称“大模型”），具备强大的推理能力与跨模态能力，可广泛应用于智能推理与企业级应用开发。本书系统解析Grok 4大模型的核心技术体系，涵盖理论基础与应用实践，为研究者和开发者提供全面指导。
全书共10章，前5章聚焦核心架构设计，后5章探讨训练优化与应用开发。在核心架构方面，本书从Transformer基础入手，详细解析自注意力、多头注意力及稀疏变换器的优化策略，并探讨MoE在专家选择、负载均衡、动态路由等方面的应用。此外，结合GNN与知识图谱，探讨Grok 4在结构化数据处理与跨模态任务中的适配性。在训练优化与应用开发方面，本书分析自然语言推理（NLI）任务，结合强化学习探讨推理优化策略，并介绍大规模预训练、多任务学习的关键技术。在应用开发方面，结合LiteLLM与Continue编码助手，深入解析Grok 4在企业级应用集成中的实践方案。
本书内容兼具理论深度与工程实践价值，随书赠送案例代码及电子教案（获取方式见封底），适合人工智能领域的研究者、开发者及从业者，为高效利用Grok 4提供了系统性指导。