《多模态大模型：算法、应用与微调》刘兆峰

如何自学 占星术 占星教程网盘 塔罗牌教程百度网盘

《多模态大模型：算法、应用与微调》刘兆峰【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

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、Stable Diffusion、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Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama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。

作者简介：

刘兆峰

中国电信多模态算法工程师，基于多模态大模型提升长尾业务能力。天津科技大学人工智能专业硕士研究生。曾在京东科技担任算法工程师，从事京东白条申请评分卡开发。后加入创业公司，从事大规模预训练语言模型的分布式微调和AIGC相关衍生产品的系统开发，对LLM的训练和推理有深厚的理论基础和实战经验。

现主要研究方向为多模态大模型与Agent以及AGI系统研究，聚焦于多模态大模型的行业场景落地。工作期间技术成果丰硕，发表多篇论文，有多个软件着作权。

目  录：

前言

第一篇　算法原理

第1章　Transformer模型　2

1.1　Seq2Seq结构　2

1.1.1　分词器　2

1.1.2　编码器–解码器结构　6

1.1.3　注意力机制　9

1.1.4　实战：日期转换　13

1.2　Transformer模型介绍　18

1.2.1　位置编码　18

1.2.2　模型架构　24

1.2.3　标准化和残差连接　32

1.2.4　线性层和softmax层　36

1.2.5　损失函数　36

1.2.6　实战：日期转换　37

1.2.7　小结　45

1.3　ViT模型介绍　46

1.3.1　注意力机制在图像上的

应用　47

1.3.2　ViT模型架构　48

1.3.3　大数据预训练　50

1.3.4　ViT模型训练实践　52

1.4　本章总结　54

第2章　GPT系列模型　55

2.1　GPT-1　55

2.1.1　语言模型　56

2.1.2　训练框架　56

2.1.3　模型效果分析　62

2.2　GPT-2　63

2.2.1　模型架构分析　64

2.2.2　构造训练数据集　65

2.2.3　模型效果分析　65

2.3　GPT-3　66

2.3.1　上下文学习　67

2.3.2　构造训练数据集　67

2.3.3　训练停止判定　69

2.3.4　重要潜力　69

2.4　GPT-3.5　70

2.4.1　代码生成模型Codex　71

2.4.2　强化学习　76

2.4.3　ChatGPT的“孪生兄弟”：InstructGPT　85

2.4.4　RLAIF　96

2.5　GPT-4　97

2.5.1　GPT-4的非凡表现　98

2.5.2　基于规则的奖励模型　99

2.5.3　多模态架构　101

2.5.4　训练流程　103

2.5.5　局限性　104

2.6　语言模型的未来　104

2.6.1　自我学习与自我核实　105

2.6.2　稀疏专家模型　106

2.7　GPT系列的其他应用　107

2.7.1　MiniGPT-4　107

2.7.2　minGPT与nanoGPT　108

2.7.3　AutoGPT与AgentGPT　109

2.8　本章总结　109

第3章　深度生成模型　111

3.1　从自编码器到变分自编码器　111

3.1.1　自编码器　111

3.1.2　变分自编码器　116

3.2　生成对抗网络　119

3.2.1　网络架构　119

3.2.2　算法描述　120

3.2.3　实战：手写数字图像

生成　122

3.2.4　衍生应用　125

3.3　文本与图像的桥梁：CLIP　129

3.3.1　介绍　129

3.3.2　训练与推理　129

3.3.3　实战：图像文本匹配　132

3.3.4　CLIP的局限性　134

3.4　稳定扩散模型：Stable Diffusion　135

3.4.1　基本组件　135

3.4.2　扩散原理　136

3.4.3　数据集构建　139

3.4.4　流程梳理　141

3.4.5　实战：图像生成　144

3.4.6　Stable Diffusion升级　147

3.5　本章总结　148

第4章　预训练模型　150

4.1　大模型的涌现能力　151

4.1.1　缩放法则　151

4.1.2　涌现能力　152

4.2　模型参数量估算　153

4.3　通信数据量分析　155

4.3.1　点对点通信　156

4.3.2　集群通信　157

4.4　分布式训练　161

4.4.1　基本概念　161

4.4.2　数据并行　163

4.4.3　模型并行　171

4.4.4　混合并行　177

4.4.5　混合精度训练　178

4.5　DeepSpeed　180

4.5.1　ZeRO　181

4.5.2　ZeRO-Offload　185

4.5.3　ZeRO-Infinity　189

4.6　模型即服务平台　190

4.6.1　ModelScope　191

4.6.2　Hugging Face　192

4.7　本章总结　196

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　198

5.1　大模型的落地应用　198

5.1.1　外部增强：领域工具

增强　200

5.1.2　提示词工程　201

5.1.3　模型微调　207

5.2　GLM系列模型　207

5.2.1　GLM与GLM-130B　209

5.2.2　ChatGLM、ChatGLM-6B

和ChatGLM2-6B　211

5.2.3　ChatGLM与ChatGPT的

区别　212

5.3　参数高效微调　213

5.3.1　Adapter Tuning　213

5.3.2　Prompt Tuning　214

5.3.3　Prefix-Tuning　215

5.3.4　P-Tuning　218

5.3.5　P-Tuning v2　219

5.3.6　ChatGLM2-6B的

P-Tuning v2微调　220

5.4　大语言模型应用框架：

LangChain　222

5.4.1　快速开始　223

5.4.2　基本概念　226

5.5　ChatGLM金融大模型挑战赛　232

5.5.1　任务目标　232

5.5.2　环境准备：SQLite　234

5.5.3　问题分析　235

5.5.4　NL2SQL　245

5.5.5　DocTree　261

5.5.6　集成　271

5.6　本章总结　275

第6章　文本生成算法实战：DeepSpeed-Chat　276

6.1　ZeRO++　276

6.1.1　权重量化　277

6.1.2　分层切片　278

6.1.3　梯度量化　278

6.1.4　ZeRO++与DeepSpeed-Chat结合　279

6.2　DeepSpeed-Chat快速开始　280

6.3　DeepSpeed-Chat的RLHF训练　281

6.3.1　数据收集与整理　282

6.3.2　有监督微调　284

6.3.3　奖励模型微调　287

6.3.4　RLHF微调　288

6.3.5　模型部署与测试　290

6.4　DeepSpeed混合引擎　290

6.5　本章总结　291

第7章　图像生成算法实战：Stable Diffusion微调　293

7.1　LoRA参数高效微调技术　293

7.1.1　奇异值分解　294

7.1.2　LoRA详解　295

7.2　用于Diffusers的LoRA微调　297

7.2.1　数据收集　297

7.2.2　训练参数配置　300

7.2.3　模型训练与测试　300

7.3　Stable Diffusion WebUI　302

7.3.1　安装　304

7.3.2　模型介绍　304

7.3.3　参数介绍　307

7.3.4　其他应用　310

7.4　可控扩散模型：ControlNet　313

7.4.1　原理介绍　314

7.4.2　安装插件并使用　316

7.5　本章总结　321

第8章　代码生成算法实战：

Code Llama微调　322

8.1　任务介绍　322

8.1.1　代码生成模型的应用

场景　323

8.1.2　相关模型介绍　327

8.1.3　常用代码数据集　331

8.2　Llama 2　336

8.2.1　模型介绍　336

8.2.2　预训练　336

8.2.3　有监督微调　337

8.2.4　奖励模型训练　338

8.2.5　迭代微调　339

8.2.6　多轮对话一致性　339

8.3　算法竞赛大语言模型　340

8.3.1　数据获取　340

8.3.2　数据清洗　348

8.3.3　text-dedup　351

8.3.4　模型训练　353

8.4　本章总结　358

第9章　综合应用实战：构建“漫画家”生成多模态漫画　360

9.1　应用介绍　361

9.1.1　需求分析　361

9.1.2　功能设计　363

9.2　功能实现选型　365

9.2.1　相关AI模型　365

9.2.2　后端技术栈　372

9.2.3　小结　377

9.3　相关模型部署　378

9.3.1　Stable Diffusion WebUI

部署　378

9.3.2　语音识别模型：Whisper　381

9.3.3　语音合成模型：

Sambert-Hifigan　383

9.4　后端应用搭建　386

9.4.1　创建项目　387

9.4.2　配置应用　388

9.4.3　基本功能开发　390

9.5　本章总结　403

浏览器不支持脚本！

大模型 微调技术 实战应用

摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，多模态大模型逐渐成为学术界与产业界关注的核心方向。《多模态大模型：算法、应用与微调》一书由刘兆峰系统梳理了多模态大模型的理论基础、关键算法、典型应用场景以及工程化落地中的微调方法，为读者构建了一条从原理到实践的完整学习路径。全书不仅深入解析了多模态模型如何融合文本、图像、语音等多种信息形态，还通过大量实例阐明其在智能搜索、内容生成、智能制造等领域的实际价值。本文将围绕该著作，从理论框架、算法体系、应用实践以及微调与优化四个方面展开详细论述，力求全面呈现本书的思想脉络与现实意义，帮助读者更好地理解多模态大模型的发展逻辑与未来趋势。

一、多模态理论基础

《多模态大模型：算法、应用与微调》首先从理论层面切入，对多模态学习的基本概念进行了系统梳理。刘兆峰指出，多模态的本质在于让模型具备像人类一样整合多种感知信息的能力，这种能力是通用人工智能的重要基石。

在理论框架中，书中详细阐述了模态表示、模态对齐与模态融合等核心问题。通过对比单模态模型的局限性，作者强调多模态模型在语义理解深度与泛化能力方面的天然优势。

此外，作者还回顾了多模态研究的发展脉络，从早期的特征级融合方法到当下以大模型为核心的端到端学习范式，为读者理解当前技术路线提供了清晰的历史坐标。

在理论阐释过程中，刘兆峰注重数学直觉与工程思想的结合，使抽象概念能够通过直观例子被读者消化。这种写作方式降低了多模态理论的理解门槛。

二、核心算法体系解析

在算法层面，书中系统介绍了支撑多模态大模型的关键技术，包括跨模态编码器、对比学习机制以及统一表示空间的构建方法。这些算法构成了多模态模型性能提升的核心动力。

刘兆峰重点分析了Transformer结构在多模态场景中的扩展方式，说明其如何通过注意力机制实现不同模态之间的高效信息交互，从而捕捉复杂语义关系。

书中还对当前主流多模态大模型的算法思想进行了归纳总结，通过抽象共性结构，帮助读者理解不同模型之间“形异而神似”的内在联系。

值得一提的是，作者在算法讲解中并未停留在公式推导，而是结合工程实践讨论算法的计算复杂度与可扩展性，使内容更贴近真实应用环境。

三、多模态应用实践

在应用层面，《多模态大模型：算法、应用与微调》展示了多模态技术在多个行业中的落地方式。书中通过具体案例说明多模态模型如何重塑信息检索、智能问答与内容生成。

例如，在智能搜索场景中，多模态模型能够同时理解文本查询与图像信息，从而显著提升检索结果的相关性与用户体验。这一实践充分体现了多模态融合的实际价值。

在工业与医疗等专业领域，作者进一步分析了多模态模型如何结合视觉、传感与语言数据，辅助决策与预测，为复杂系统提供更可靠的智能支持。

通过这些应用分析，刘兆峰强调，多模态大模型不仅是技术突破，更是一种推动产业智能化升级的重要工具，其潜力远未被完全释放。

四、模型微调与优化

针对工程实践中的关键问题，书中专门设置章节讨论多模态大模型的微调与优化策略。作者指出，合理的微调方法是模型从“通用能力”走向“领域专家”的关键一步。

在微调方法上，刘兆峰详细介绍了参数高效微调、提示学习以及多任务联合训练等技术，并分析了它们在不同应用场景下的适用性。

书中还探讨了数据质量与标注策略对微调效果的影响，强调在多模态场景中，跨模态数据的一致性与覆盖度尤为重要。

通过对优化策略的系统总结，作者为读者提供了一套可操作的实践指南，使多模态大模型能够在真实业务中稳定、高效地运行。

总结：

总体来看，《多模态大模型：算法、应用与微调》以清晰的逻辑结构和扎实的内容深度，全面呈现了多模态大模型从理论到实践的发展全貌。刘兆峰通过理论分析、算法拆解与应用案例的结合，使读者能够建立起对多模态技术的系统认知。

该书不仅适合人工智能领域的研究人员深入研读，也为工程实践者提供了切实可行的方法论参考。在多模态技术不断演进的背景下，本书具有较强的前瞻性与指导意义。

本文由nayona.cn整理

点击联系需要东西方神秘学学习资料，专业的咨询

只要网页介绍资料，全部都有，还有很多还没来得及更新
每天更新200-300款资料
全网最大最全的神秘学资料平台
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷

           

联系我们

关注公众号

打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫

雅书

对占星塔罗感兴趣关注公众号