" 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。"