" 本书系统构建大语言模型的知识体系，内容从技术演进、核心原理到行业实践层层递进。其中，“基础篇”以技术发展脉络为轴，详细介绍从Word2Vec 、Transformer 到GPT 系列模型的架构革新，深入剖析自注意力机制、预训练—微调范式及模型优化策略，并探讨如何应对数据质量、能耗效率与实时性能调优等问题。“应用篇”覆盖自然语言处理、医疗、金融、法律等八大领域的落地实践，结合智能问答、文本生成等场景，拆解Prompt 工程方法论，并同步探讨大语言模型引发的就业变革、隐私风险与伦理争议。“前沿篇”聚焦多模态融合（视觉—语言交互、语音合成）、大语言模型可解释性（金融合规与医疗透明性需求）、对抗性攻击防御等关键技术突破，并展望超大规模模型、新型架构与全球协作的未来图景。 本书既是人工智能开发者与自然语言处理工程师的技术全景图，也是产品经理与行业决策者的实践指南。通过跨领域应用解析（如医疗文献解析、金融风控自动化），助力初学者掌握大语言模型核心架构与训练逻辑，同时为从业者提供Prompt 优化、多模态开发等进阶工具。本书也适合作为高校师生及相关研究机构的教材或参考用书。"

张永涛，男，副教授，主要从事计算机方面的教学及科研工作，发表计算机方面论文10余篇。教授的课程：《大数据模型》、《嵌入式软件开发基础》、《人工智能技术》、《计算机网络原理》、《操作系统原理》、《数据分析》等。

在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型已成为推动自然语言处理、多模态交互及行业智能化转型的核心驱动力。从早期的词向量模型到如今的千亿级参数模型，大语言模型不仅重塑了技术研发的范式，更在医疗、金融、教育、法律等领域展现出前所未有的应用潜力。本书旨在为读者提供系统性学习大语言模型的理论框架与实践指南，助力学术界与产业界把握这一技术浪潮的机遇。 1．行业背景与产业需求 近年来，大语言模型通过海量数据训练与自监督学习，逐步突破了传统自然语言处理的局限，实现了文本生成、语义理解、跨模态交互等复杂任务。以GPT系列、BERT、Transformer为代表的模型架构革新，推动了智能客服、自动编程、医学诊断等场景的落地应用。例如，在医疗领域，大语言模型可辅助解析医学文献并为临床决策提供参考信息；在金融行业，其能高效分析市场动态与风险数据，成为决策支持的重要工具。然而，模型的可解释性、伦理安全及能源消耗等问题仍亟待解决，这要求技术与应用的双向优化。 2．本书特色与结构设计 本书基于理论与实践结合的理念，系统梳理大语言模型的技术脉络与应用场景，具有以下特色。 （1）从基础到前沿的全覆盖：“基础篇”深入解析大语言模型的核心原理，涵盖Transformer架构、训练优化策略及环境影响，为读者构建扎实的理论基础；“应用篇”聚焦行业应用，通过医疗、法律、金融等领域的案例分析，展现技术落地的多样性与创新性。 （2）实战导向与前沿探索：专设“Prompt的使用与优化”“大语言模型的多模态融合”等章节，结合代码示例与优化技巧，指导读者解决实际开发中的难题；“前沿篇”探讨可解释性、安全性与未来趋...