本书以科技叙事的方式，带您直击大模型革命的暴风眼，揭开GPT、Gemini、DeepSeek等AI大模型的思维“黑箱”。从Transformer架构的数学之美，到万亿参数矩阵中的意识暗流，本书解剖了大模型的技术基因。您将穿越超算中心的服务器丛林，潜入神经架构实验室，见证一场智能大爆炸——语言如何被炼化为知识，AI绘画与科学发现背后的涌现能力，是否预示机器已触碰灵感的边缘？ 本书不仅详解多模态融合、大模型推理、快思考到慢思考、算力与对策、幻觉与对策等前沿技术，还直面AI伦理之问：当模型参数量突破人类神经元总数，模型会成为文明的颠覆者，还是人类最强大的外脑？ 本书由具有海外工业界背景的、多年深耕AI技术的大学教授编著完成，用场景叙事与工业美学，呈现大模型的技术史诗。翻开本书，您将走入大模型的美妙世界，直面这场重塑人类认知的硅基觉醒。

第1章 大模型的由来
1.1 什么是大模型
1.1.1 大模型的定义
1.1.2 有哪些类型的大模型
1.2 大模型发展的三个阶段和三次飞跃
1.2.1 萌芽期
1.2.2 沉淀期
1.2.3 爆发期
1.3 大模型带来的机会
1.3.1 行业应用遍地开花
1.3.2 商业智能落地
1.3.3 个性化服务提升
1.3.4 教育与培训赋能
第2章 从深度学习到大模型
2.1 什么是深度学习
2.1.1 深度学习的由来
2.1.2 深度学习的定义
2.1.3 深度学习的应用领域
2.2 大模型用了深度学习的哪些技术
2.2.1 深度神经网络
2.2.2 激活函数
2.2.3 损失函数
2.2.4 优化算法
2.3 神经网络模型向大模型的发展
2.3.1 CNN
2.3.2 RNN
2.3.3 Transformer
2.3.4 多模态模型
2.3.5 扩散模型
2.4 大模型的建模技术
2.4.1 大模型的预训练
2.4.2 大模型的微调
2.4.3 大模型的推理
第3章 大模型的架构——Transformer
3.1 Transformer的提出
3.1.1 传统模型的限制
3.1.2 Transformer模型的引入
3.2 Transformer的优势
3.2.1 并行计算
3.2.2 长距离依赖建模
3.2.3 模块化设计
3.3 Transformer的自注意力机制
3.3.1 自注意力机制的提出
3.3.2 自注意力机制的三个阶段
3.3.3 多头自注意力机制
3.4 Transformer的架构
3.4.1 基础Transformer架构
3.4.2 基于Transformer的BERT
3.4.3 基于Transformer的GPT
3.4.4 基于Transformer的T5
3.5 Transformer的最新进展Titans
3.5.1 Titans是什么
3.5.2 Titans的三种变体
3.5.3 Titans的意义与影响
3.6 Transformer的应用场景
3.6.1 图像和视频理解
3.6.2 文本生成
3.6.3 文本风格迁移
3.6.4 内容续写
第4章 大模型的代表——GPT
4.1 GPT的由来
4.1.1 GPT的提出
4.1.2 GPT为何采用Transformer架构
4.2 GPT的发展历程——从GPT-1到GPT
4.2.1 GPT-1——多项语言处理大模型
4.2.2 GPT-2——多任务学习大模型
4.2.3 GPT-3——复杂任务与专家知识大模型
4.2.4 GPT-4——多模态交互大模型
4.3 GPT的应用场景
4.4 GPT的发展
4.4.1 多模态能力的强大
4.4.2 GPT-O系列的提出
4.4.3 快思考到慢思考
第5章 国内外典型的大模型
5.1 OpenAI的Sora大模型
5.2 Google的Gemini大模型
5.3 Meta的LLaMA大模型
5.4 百度的文心大模型
5.5 腾讯的混元大模型
5.6 阿里的通义千问大模型
5.7 华为的盘古大模型
5.8 幻方量化的DeepSeek大模型
5.9 国内外大模型对比
第6章 大模型的应用领域
6.1 NLP
6.2 对话系统与聊天机器人
6.3 计算机视觉
6.4 推荐系统
6.5 自动驾驶
6.6 医疗健康诊断
第7章 大模型面临的挑战与对策
7.1 算力挑战与对策
7.2 模型架构局限性与对策
7.3 幻觉问题与对策
7.4 伦理与安全挑战
7.5 模型可解释性挑战与对策
第8章 大模型的未来展望
8.1 大模型的跨模态融合
8.2 大模型与智能体的融合
8.3 大模型的具身智能
8.4 大模型的开源与推理能力提升
参考文献