本书旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。全书共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键概念;并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程,以及BERT模型的预训练和微调技术。

本书涵盖了计算机科学的核心概念和重要理论，包括算法、数据结构、编程语言以及系统架构等内容。它旨在帮助读者建立扎实的计算机科学基础，同时提供实际应用中的案例分析。本书适合计算机专业的学生和从事相关工作的技术人员阅读。