本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細(xì)介紹了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構(gòu)、訓(xùn)練方法到特定應(yīng)用，包括但不限于Seq2Seq結(jié)構(gòu)、位置編碼、注意力機(jī)制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型訓(xùn)練實(shí)踐的知識(shí)點(diǎn)。此外，探討了預(yù)訓(xùn)練模型的涌現(xiàn)能力、模型參數(shù)和通信數(shù)據(jù)量的估算，以及分布式訓(xùn)練的各種技術(shù)，如數(shù)據(jù)并行、模型并行和混合精度訓(xùn)練等。第二篇應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：聚焦于深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)。通過具體實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，如利用Stable Diffusion進(jìn)行圖像生成和Code Llama進(jìn)行代碼生成，提供了微調(diào)技術(shù)的詳細(xì)細(xì)節(jié)等。