今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。

AI大模型的训练需要巨大的计算资源和复杂的分布式系统支持。从机器学习到AI大模型的发展历程来看，只有掌握了深度学习的基本概念、经典算法和网络架构，才能更好地理解和应用AI大模型。此外，分布式训练和并行策略在AI大模型训练中起着关键作用，能够有效提升训练效率和模型性能。同时，AI大模型的应用也涉及自然语言处理、计算机视觉等多个领域，为各类读者提供了更广阔的应用空间。

希望通过**《实战AI大模型》**一书，能为研究者、工程师、学者、学生等群体提供一份详尽的指南和参考，为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角，使他们能够理解并运用AI大模型，同时也希望本书能引领读者探索更多的新问题，从而推动人工智能的持续发展。

《实战AI大模型》

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在当前AI大模型技术不断渗透工业和商业领域的同时，这些技术的快速发展也带来了挑战——

对于AI初学者来说，较高的技术门槛使得迈出入门的第一步变得愈发艰难；大模型的复杂性和技术的不断更新，如何迅速理解不端更新迭代的大模型，准确地掌握这些技术，也成为不小的挑战。对于行业工作者来说，问题在于如何高效地利用这些先进技术，以降低成本，提高效率，并在竞争激烈的市场中获得优势。他们需要找到最佳实践和策略，以充分利用大模型的能力，从而推动产业的发展。

在这个以数据为驱动、技术不断进步的时代，尤洋教授的《实战AI大模型》一书便成为了一个值得关注的资源。

作者尤洋是加州伯克利大学博士，新加坡国立大学计算机系的校长青年教授。他曾创造ImageNet、BERT、AlphaFold、ViT训练速度的世界纪录，相关技术被广泛应用于谷歌，微软，英特尔，英伟达等科技巨头。

他曾获IPDPS最佳论文、ICPP最佳论文、AAAI杰出论文、清华大学优秀毕业生、西贝尔奖学金、ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship、LotfiA. Zadeh Prize、ACM Doctoral Dissertation Award Candidate、福布斯30岁以下精英榜（亚洲）、IEEE-CS超算杰出新人奖等。

他曾任职于谷歌、微软、英伟达、英特尔、IBM等国际知名厂商。

《实战AI大模型》 不仅汇集了尤洋教授的丰富知识和经验，书中还提供了一个互动社群，旨在帮助读者更好地理解书中的内容并将理论应用于实践。

这个社群为读者提供了一个分享经验、讨论问题的平台，并可能得到尤洋教授及其他专业人士的直接指导和建议。

内容深度解析

《AI实战大模型》 全面覆盖了从基础理论到前沿实践的每一个方面。书中详细介绍了Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、Google的PaLM等核心技术，并深入讨论了它们在各种任务中的应用。

例如，Transformer模型，作为当前自然语言处理（NLP）领域的核心，通过其独特的「注意力机制」，使得机器能够更加准确地理解和生成文本。BERT模型通过其双向训练机制，极大地提高了文本处理的准确性和灵活性，被广泛应用于语言理解任务中。

ALBERT模型作为BERT的优化版本，以更高的效率和更小的模型尺寸解决了NLP的多项挑战。T5模型则展示了如何用一个统一的框架来处理多种不同的文本任务，这在提高AI系统的通用性方面具有重要意义。GPT系列则以其强大的文本生成能力，在许多自然语言处理任务中取得了革命性的进展。

Google的PaLM模型是大模型领域的另一项里程碑，代表了AI在理解和生成人类语言方面的最新进展。这些模型的学习和应用对于任何希望进入AI领域的人来说都是必不可少的，它们不仅为AI理论和实践提供了坚实的基础，而且还直接影响了AI技术的未来发展方向。

对于这些先进的技术，《AI实战大模型》提供了实战案例和详细教程，实现了将理论知识与实际应用相结合的目标。特别值得注意的是，书中ColossalAI通过数据并行、模型并行和流水线并行等多种并行策略，分散了计算和存储负载，从而在有限的资源下实现大模型的高效训练。独创性的引入了Colossal-AI系统。

Colossal-AI系统作为尤洋教授主创的一个先进的大模型训练工具，解决了在单GPU上训练大型模型时遇到的内存限制问题。

它通过引入多种并行训练方法，如数据并行、管道并行、张量并行和序列并行，允许更大规模的模型在有限资源下得到高效训练。它高效并行计算和内存优化技术使得即使在个人电脑上也能运行复杂的AI模型。

例如，借助ColossalAI，可以在个人电脑上部署并训练像ChatGPT这样的模型，虽然这个过程可能需要较长时间，但ColossalAI的优化机制大大缩短了训练周期。

这种训练方式的创新性不仅提高了模型训练的效率，也大幅降低了训练成本，使得AI技术的应用更加广泛和灵活。

此外，书中加入了实战演练与视频教学，对如何利用有效训练现有主流大模型如BERT和GPT模型的指导，为读者从理论走向实践提供了具体路径。

例如，Colossal-AI全球首个开源了最接近ChatGPT原始技术方案，具备完整RLHF流程的低成本ChatGPT复现方案。仅需不到百亿参数模型的微调，即可达到类似GPT-3.5和ChatGPT的效果。

此外，Colossal-AI基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整Stable Diffusion预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低6.5倍，个性化微调硬件成本降低7倍！

在个人电脑的RTX 2070/3050上即可快速完成微调任务流程，让Stable Diffusion等AIGC模型的触手可及。

书籍亮点

1. 全面AI知识结构：

从基础理论到最前沿的实践应用，全面覆盖了AI大模型领域，包括Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、RLHF、ChatGPT、GPT-4、Google的PaLM以及视觉模型等关键技术。

2. 独创的高效并行系统：

深入解析底层工具Colossal-AI的技术应用，展示如何以最低成本实现大规模AI模型的高效训练和部署。

3. 系统的配套实战教程：

提供详细的模型训练步骤和案例分析，让理论知识得以实际应用。提供了丰富的实战教程和步骤详解，使读者能够从理论走向实践，学习如何训练和优化大型AI模型。

4. 适合不同层次的读者：

不论是经验丰富的AI实践者，还是刚刚踏入AI世界的初学者，《AI实战大模型》 都提供了丰富的知识和技能，帮助读者在AI领域取得成功。

《实战AI大模型》 以其深度和广度赢得了业界专家的高度认可。这本书被创新工场与零一万物的创始人兼CEO李开复老师，赞誉为AI领域的「知识基座」。李开复强调，这本书不仅深入浅出地阐释了AI大模型的核心概念，还紧密贴合AI

2.0这一有史以来最重要的技术革命。他认为，对于渴望理解并运用大模型的读者来说，这本书提供了宝贵的知识和洞见。

无独有偶，360公司创始人、董事长兼CEO周鸿祎老师，强调了书籍的实用性：「无论你是NLP新手还是专家，《实战AI大模型》都值得一读。」周鸿祎特别提到，书中对ChatGPT背后的模型及其多样化应用的详细解读，为深入理解这些先进模型提供了极好的起点。

新加坡工程院院士、ACM Fellow和天工智能的联席CEO颜水成，赞赏本书的全面性和实战指导：「本书不仅涵盖了大型深度学习模型的基本概念，还深入探讨了分布式系统和高性能计算的关键技术。」他认为，书中的实战部分特别值得一提，它不仅帮助初学者理解这些复杂模型，对企业级用户来说也极具指导价值。

看完之后，如果您对AI大模型充满兴趣，想要快速上手并深入了解这一领域的最新技术和实践应用，那么《实战AI大模型》无疑是您不可错过的选择。更加重要的是，书中所提供的知识和技巧是经过实际验证的，可以帮助您更好地将理论应用到实践中

目 录
版权信息
作者简介
前言
第1章 深度学习中的AI大模型
1.1 AI大模型在人工智能领域的兴起
1.2 深度学习框架入门
第2章 分布式系统：AI大模型的诞生之所
2.1 深度学习与分布式系统
2.2 AI大模型训练方法
2.3 异构训练
2.4 实战分布式训练
第3章 分布式训练：上千台机器如何共同起舞
3.1 并行策略基础原理
3.2 高级并行策略基础原理
3.3 实战分布式训练
第4章 AI大模型时代的奠基石 Transformer模型
4.1 自然语言处理基础
4.2 Transformer详解
4.3 Transformer的变体与扩展
第5章 AI大幅度提升Google搜索质量：BERT模型
5.1 BERT模型详解
5.2 高效降低内存使用的ALBERT模型
5.3 BERT模型实战训练
第6章 统一自然语言处理范式的T5模型
6.1 T5模型详解
6.2 统一BERT和GPT的BART模型
6.3 统一语言学习范式的UL2框架
6.4 T5模型预训练方法和关键技术
第7章 作为通用人工智能起点的GPT系列模型
7.1 GPT系列模型的起源
7.2 GPT-2模型详解
7.3 GPT-3模型详解
7.4 GPT-3模型构建与训练实战
第8章 兴起新一代人工智能浪潮：ChatGPT模型
8.1 能与互联网交互的WebGPT
8.2 能与人类交互的InstructGPT模型
8.3 ChatGPT和GPT-4
8.4 构建会话系统模型
第9章 百花齐放的自然语言模型：Switch Transfomer和PaLM
9.1 万亿参数稀疏大模型Switch Transformer
9.2 PaLM模型：优化语言模型性能
9.3 PaLM实战训练
第10章 实现Transformer向计算机视觉进军的ViT模型
10.1 Transformer在计算机视觉中的应用
10.2 视觉大模型的进一步发展：Transformer与卷积的融合
10.3 ViT模型构建与训练实战 参考文献

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