"《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。"

韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。

前 言 在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域正以前所未有的速度向前迈进，而其中以大模型为核心的技术突破更是备受瞩目。大模型凭借对海量数据的高效训练能力，展现出了卓越的泛化能力和强大的通用性，犹如一股强大的推动力，为自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等多个关键领域带来了革命性的变革。尤其是多模态大模型，它具备整合文本、图像、视频等丰富多样的多模态数据的独特能力，在信息理解、生成以及广泛的应用场景中释放出了前所未有的巨大潜力，已然成为推动人工智能迈向更高层次的核心驱动力。 多模态大模型之所以具有如此突出的优势，关键在于其卓越的语义融合与信息对齐能力。这种能力使得它在跨模态检索、视觉生成以及复杂场景理解等诸多前沿领域展现出了极为广泛的适应性。然而，我们也必须清醒地认识到，这一充满活力与潜力的领域在研究与开发过程中仍面临着诸多严峻的挑战。例如，如何更加高效地利用海量且复杂的多模态数据，如何精心设计出科学合理、性能优越的模型架构，以及如何在保证推理效率的同时实现性能的优化等问题，都亟待我们去深入探索和解决。正是基于这样的背景，全面、系统地深入探究多模态大模型的基础理论与实践路径，便显得尤为重要且刻不容缓。 本书旨在为广大读者系统地阐述多模态大模型的理论基础、关键技术以及实际应用，内容涵盖了从数据处理到模型开发、从系统集成到性能优化的完整技术链条，力求帮助读者从零基础逐步构建起属于自己的多模态大模型项目。全书精心规划为两部分，共12章，通过逐层递进的方式，引导读者深入掌握多模态大模型的核心技术及开发方法。同时，为了增强读者的理解和应用能力，书中结合了大量丰富的代码实例和实...