大语言模型深度解析：架构、生态与场景实战

本书是一部聚焦实战、旨在打通大语言模型从核心原理到应用落地的全链路指南。全书在清晰讲解Transformer架构等核心理论的基础上，将重点放在如何有效应用大模型解决实际问题上。本书不仅通过丰富的示例讲解了提示工程、思维链与检索增强生成（RAG）的核心应用范式，更通过详尽的示例展示了如何实现API集成、工具调用、RAG系统构建、多模态API调用以及本地部署，清晰勾勒出一条完整的工程落地路径。本书的一大亮点是深度剖析了百度大模型的完整工业案例，从数据标注到技能编排，真实还原了前沿技术在复杂工业场景中的落地过程。本书面向希望通过动手实践深入理解LLM全貌的高校师生，可作为高等院校“人工智能”“自然语言处理”等课程的教材，尤其适合作为项目驱动式教学与工程实践环节的核心参考；亦可供渴望将模型能力转化为实际应用的AI工程师、开发者与产品经理等人群参考使用。

第1章 大语言模型概述/1

1.1 大语言模型的定义与演进/1

1.1.1 概念界定/1

1.1.2 规模的含义/2

1.1.3 演进历程/4

1.2 大语言模型的关键特性/6

1.2.1 自监督学习/6

1.2.2 上下文理解/7

1.2.3 少样本学习/8

1.2.4 涌现/9

1.3 大语言模型与传统AI 模型的对比/11

1.3.1 设计理念与学习方式/11

1.3.2 核心能力与应用模式/12

1.3.3 特性对比与应用定位/13

1.4 中国大语言模型的发展现状/14

本章小结/17

第2章 Transformer 核心架构/19

2.1 Transformer 诞生基础/19

2.1.1 循环神经网络的核心思想/19

2.1.2 长短期记忆网络的改进/21

2.1.3 历史的瓶颈/23

2.2 Transformer 的宏观结构/23

2.2.1 编码器层(encoder layer)结构/26

2.2.2 解码器层(decoder layer)结构/27

2.3 Transformer 的关键模块解析/29

2.3.1 输入表示/29

2.3.2 多头注意力机制/33

2.3.3 逐位置前馈网络/37

2.3.4 残差连接与层归一化/38

2.3.5 Softmax和最终输出/39

2.4 Transformer 的主流架构范式/40

2.4.1 编码器架构/40

2.4.2 解码器架构/41

2.4.3 编码器-解码器架构/43

本章小结/45

第3章 Transformer 架构的演进与扩展/46

3.1 Transformer 的技术改进/46

3.1.1 专家混合/46

3.1.2 稀疏注意力/49

3.1.3 注意力优化技术/52

3.2 Transformer 架构的多模态扩展/55

3.2.1 模态编码与表征/55

3.2.2 模态对齐与高效桥接/57

3.2.3 深度融合与交互架构/58

3.2.4 多模态输出/59

本章小结/62

第4章 大语言模型的训练/63

4.1 预训练的原理与目标/63

4.1.1 自监督学习范式/63

4.1.2 主流预训练任务/64

4.1.3 模型能力的规模定律/67

4.2 训练数据的构建与处理/68

4.2.1 预训练语料的构成/68

4.2.2 数据预处理流程/70

4.2.3 后训练阶段数据/73

4.3 硬件基础设施/76

本章小结/77

第5章 大语言模型的适配与优化/78

5.1 模型交互与高级提示/78

5.1.1 提示词工程/78

5.1.2 思维链/80

5.2 基于模型的应用架构/82

5.2.1 检索增强生成/82

5.2.2 多智能体系统/85

5.3 面向特定任务的模型微调/88

5.3.1 全量微调/88

5.3.2 参数高效微调/89

5.4 面向生产环境的模型优化/90

5.4.1 知识蒸馏/90

5.4.2 量化/91

5.4.3 剪枝/94

本章小结/95

第6章 大语言模型的评估体系/97

6.1 性能与质量的关键评估维度/97

6.1.1 核心语言与推理能力/97

6.1.2 安全、伦理与对齐/98

6.1.3 用户导向与交互质量/99

6.1.4 效率与可扩展性/100

6.2 主流评测基准与数据集/100

6.3 主流评估平台解读/102

6.4 当前评估体系的局限性/107

6.5 未来评估体系发展方向/108

本章小结/109

第7章 大语言模型生态与开发实践/110

7.1 模型生态与选型策略/110

7.1.1 闭源模型+API服务/110

7.1.2 开源模型+本地部署/111

7.1.3 开源模型+API服务/111

7.2 API 接口调用与应用集成/112

7.2.1 API范式与生态兼容性/113

7.2.2 DeepSeek API简单使用/114

7.2.3 RAG应用：向量化与检索增强/124

7.2.4 多模态API应用/131

7.3 开源模型本地部署/141

7.3.1 本地部署的挑战与硬件考量/141

7.3.2 开源模型本地化部署：Ollama实践/143

7.3.3 使用图形化界面：Open WebUI/145

本章小结/147

第8章 百度大模型应用实践与案例/149

8.1 百度大模型简介/149

8.2 视觉大模型/151

8.2.1 目标检测技术/151

8.2.2 视频分析技术/155

8.2.3 视觉大模型关键技术/160

8.2.4 实训案例——矿山运输带异物与人员入侵检测/163

8.3 多模态信息抽取与对齐/167

8.3.1 多模态信息表示及融合/167

8.3.2 多模态信息抽取任务/170

8.3.3 多模态信息对齐/172

8.3.4 实训案例——多模态数据标注及技能应用/174

8.4 大模型训练与部署/178

8.4.1 模型训练策略/179

8.4.2 核心训练过程/182

8.4.3 模型部署与优化/185

8.4.4 实训案例——电力场景工作人员安全排查—安全帽检测/189

8.5 大模型的应用挑战/193

8.5.1 模型规模与算力能耗巨大/193

8.5.2 模型自身带来的问题/193

8.5.3 数据隐私安全与数据质量问题/194

8.6 大模型的发展趋势/195

参考文献/199