深度剖析大語言模型：原理、演進與實踐(跟我一起學人工智能)（簡體書）

本書以理論為核心，輔之以代碼示例，遵循自底向上的邏輯，依次詳細介紹了神經網絡、Transformer架構、傳統語言模型及現如今常見的大語言模型(Large Language Models，LLM)，引導讀者漸進式地學習LLM的底層原理和上層應用，瞭解從傳統語言模型到LLM的演變過程，使讀者在參與LLM相關的學術研究和工程實踐時更加得心應手。
本書共12章。第1章簡要介紹LLM的基本概念；第2～4章介紹深度學習的基本原理和代碼實現；第5章介紹在自然語言處理中的基本概念；第6章從Encoder-Decoder架構出發介紹Transformer架構；第7～9章介紹基於Transformer架構的預訓練語言模型；第10章介紹LLM發展歷程中兩個具有里程碑地位的語言模型GPT-3和T5；第11章詳細闡述現代LLM的構建方式；第12章介紹LLM的兩大應用，即提示工程和模型上下文協議。
本書在敘述知識和概念時均從初學者的直覺出發，適合沒有人工智能基礎的初學者入門，只要求讀者具備基本的代碼能力。書中創新性的分析角度和細緻的代碼示例對於有經驗的研究人員和工程師也有一定參考價值，並可作為高等院校和培訓機構相關專業的教學參考書。