本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。
本书分为两篇：
算法原理篇详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。
应用实战篇聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用StableDiffusion进行图像生成和CodeLlama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。

前言
第一篇 算法原理
第1章 Transformer模型
1.1 Seq2Seq结构
1.1.1 分词器
1.1.2 编码器-解码器结构
1.1.3 注意力机制
1.1.4 实战：日期转换
1.2 Transformer模型介绍
1.2.1 位置编码
1.2.2 模型架构
1.2.3 标准化和残差连接
1.2.4 线性层和softmax层
1.2.5 损失函数
1.2.6 实战：日期转换
1.2.7 小结
1.3 ViT模型介绍
1.3.1 注意力机制在图像上的应用
1.3.2 ViT模型架构
1.3.3 大数据预训练
1.3.4 ViT模型训练实践
1.4 本章总结
第2章 GPT系列模型
2.1 GPT
2.1.1 语言模型
2.1.2 训练框架
2.1.3 模型效果分析
2.2 GPT
2.2.1 模型架构分析
2.2.2 构造训练数据集
2.2.3 模型效果分析
2.3 GPT
2.3.1 上下文学习
2.3.2 构造训练数据集
2.3.3 训练停止判定
2.3.4 重要潜力
2.4 GPT
2.4.1 代码生成模型Codex
2.4.2 强化学习
2.4.3 ChatGPT的“孪生兄弟”：InstructGPT
2.4.4 RLAIF
2.5 GPT
2.5.1 GPT-4的非凡表现
2.5.2 基于规则的奖励模型
2.5.3 多模态架构
2.5.4 训练流程
2.5.5 局限性
2.6 语言模型的未来
2.6.1 自我学习与自我核实
2.6.2 稀疏专家模型
2.7 GPT系列的其他应用
2.7.1 MiniGPT
2.7.2 minGPT与nanoGPT
2.7.3 AutoGPT与AgentGPT
2.8 本章总结
第3章 深度生成模型
3.1 从自编码器到变分自编码器
3.1.1 自编码器
3.1.2 变分自编码器
3.2 生成对抗网络
3.2.1 网络架构
3.2.2 算法描述
3.2.3 实战：手写数字图像生成
3.2.4 衍生应用
3.3 文本与图像的桥梁：CLIP
3.3.1 介绍
3.3.2 训练与推理
3.3.3 实战：图像文本匹配
3.3.4 CLIP的局限性
3.4 稳定扩散模型：Stable Diffusion
3.4.1 基本组件
3.4.2 扩散原理
3.4.3 数据集构建
3.4.4 流程梳理
3.4.5 实战：图像生成
3.4.6 Stable Diffusion升级
3.5 本章总结
第4章 预训练模型
4.1 大模型的涌现能力
4.1.1 缩放法则
4.1.2 涌现能力
4.2 模型参数量估算
4.3 通信数据量分析
4.3.1 点对点通信
4.3.2 集群通信
4.4 分布式训练
4.4.1 基本概念
4.4.2 数据并行
4.4.3 模型并行
4.4.4 混合并行
4.4.5 混合精度训练
4.5 DeepSpeed
4.5.1 ZeRO
4.5.2 ZeRO-Offload
4.5.3 ZeRO-Infinity
4.6 模型即服务平台
4.6.1 ModelScope
4.6.2 Hugging Face
4.7 本章总结
第二篇 应用实战
第5章 文本生成应用实战：利用ChatPDF与文件对话
5.1 大模型的落地应用
5.1.1 外部增强：领域工具增强
5.1.2 提示词工程
5.1.3 模型微调
5.2 GLM系列模型
5.2.1 GLM与GLM-130B
5.2.2 ChatGLM、ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B
5.2.3 ChatGLM与ChatGPT的区别
5.3 参数高效微调
5.3.1 Adapter Tuning
5.3.2 Prompt Tuning
5.3.3 Prefix-Tuning
5.3.4 P-Tuning
5.3.5 P-Tuning v
5.3.6 ChatGLM2-6B的P-Tuning v2微调
5.4 大语言模型应用框架LangChain
5.4.1 快速开始
5.4.2 基本概念
5.5 ChatGLM金融大模型挑战赛
5.5.1 任务目标
5.5.2 环境准备：SQLite
5.5.3 问题分析
5.5.4 NL2SQL
5.5.5 DocTree
5.5.6 集成
5.6 本章总结
第6章 文本生成算法实战：DeepSpeed-Chat
6.1 ZeRO
6.1.1 权重量化
6.1.2 分层切片
6.1.3 梯度量化
6.1.4 ZeRO++与DeepSpeed-Chat结合
6.2 DeepSpeed-Chat快速开始
6.3 DeepSpeed-Chat的RLHF训练
6.3.1 数据收集与整理
6.3.2 有监督微调
6.3.3 奖励模型微调
6.3.4 RLHF微调
6.3.5 模型部署与测试
6.4 DeepSpeed混合引擎
6.5 本章总结
第7章 图像生成算法实战：Stable Diffusion微调
7.1 LoRA参数高效微调技术
7.1.1 奇异值分解
7.1.2 LoRA详解
7.2 用于Diffusers的LoRA微调
7.2.1 数据收集
7.2.2 训练参数配置
7.2.3 模型训练与测试
7.3 Stable Diffusion WebUI
7.3.1 安装
7.3.2

（1）内容权威：作者为一线的LLM研究及实践者，本书受到多位研究专家、科技公司管理者的好评及推荐。全面覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，从基础到高级，涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型等前沿技术，详尽介绍了预训练模型、分布式训练等重要内容。
（2）质量可靠：书中包含丰富的项目案例。通过具体实战项目，如Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，展示了大模型的实际部署和优化过程，并强调了微调技术的细节，确保读者能够在实际操作中有效应用所学知识。
（3）收获切实：通过阅读本书，你将：深入了解多模态大模型的架构、原理及应用；掌握大模型的实际部署和优化技巧；获得详细的微调技术指导，提升在深度学习模型领域的实战能力和职业竞争力。