前言

为什么要写这本书

几年前，当我还是一名本科生时，就对自然语言处理（NLP）世界充满了好奇，那时技术领域的主流还是LSTM（长短期记忆网络），Transformer刚刚崭露头角。然而，随着时间的推移，如今发生了巨大的变化——大模型技术飞速发展，尤其是Transformer及其衍生技术已经成为AI领域的重要推动力。

我写这本书，是想分享我的学习和探索之旅。从LSTM到Transformer，再到GPT（生成式预训练Transformer模型）系列和深度生成模型，这一路上，我既是学习者也是实践者。我深刻地感受到，随着技术的演进，学习者面临的挑战也在不断增加。信息的爆炸式增长使知识更新变得越来越困难，而理论与实践之间的差距也在扩大。这些问题不仅仅是个人面临的挑战，也反映了整个行业的现状。

在本书的写作过程中，一方面，我个人进一步探索和理解了这些前沿技术，另一方面，我希望本书能够对这个领域做出一些贡献。我深信，分享知识和经验能够帮助他人更好地理解并运用这些复杂的技术，这种分享不仅可以帮助个人成长，还能够推动整个行业的发展。

社会和行业对于深入理解及有效应用如Transformer、GPT系列、深度生成模型等前沿技术的需求日益增长。然而，这个领域的快速变化也引发了不少问题，如理论与实践脱节、技术门槛提高，以及知识分散。在学习过程中，我也遇到了这些问题，并在解决这些问题的过程中积累了宝贵的经验。

本书旨在提供全面而深入的技术与实践指南，帮助读者应对这些挑战。为此，我尽力使书中的内容深入浅出，既详细解释复杂算法的原理，又直观展示它们在现实世界中的具体应用。从基础到高级，从理论到实践，本书旨在成为连接两侧的桥梁，帮助读者在人工智能的浪潮中乘风破浪，一往无前，并且激励和引导更多的人走上AI技术探索之路。

读者对象

在从学生到研究者再到实践者的身份转变过程中，我深知学习和应用新技术的难度。因此，我在本书中分享了许多个人经验和实践技巧，希望能够为读者提供更具实际价值的指导。

本书面向的读者群体广泛，包括但不限于以下四类人群。

1）数据科学家和机器学习工程师：追求深入理解并应用最新AI技术的专业人士。

2）学术研究人员：对人工智能领域的前沿进展保持浓厚兴趣的学者。

3）在校学生：人工智能、计算机科学等相关专业的学生。

4）技术爱好者：对AI技术充满好奇的自学者。

无论是数据科学家、研究人员，还是对AI技术感兴趣的学生和技术爱好者，都适合阅读本书。

本书特色

1）具备系统性和深度：本书不仅覆盖了从基础到高级的多个技术主题，还深入探讨了每个主题的细节。

2）理论与实践相结合：每个技术主题都配有实战案例，以帮助读者更好地理解和应用理论知识。

3）结构清晰、表达通俗易懂：本书内容层次清晰、逻辑连贯，语言通俗易懂，便于读者按章节顺序逐步学习。

如何阅读本书

本书分为两篇。

第一篇 算法原理（第1～4章）：主要介绍AIGC相关的算法原理。

第1章 介绍Transformer模型。它最开始出现在自然语言处理（NLP）领域的论文中，是后续GPT系列模型的基础，之后更是渗透到计算机视觉（CV）领域和强化学习（RL）领域，可以说Transformer模型在现在的深度学习（DL）领域中扮演着不可或缺的角色。

第2章 介绍GPT系列模型。GPT-3是大语言模型的起点，引领了ViT、CLIP（对比语言-图像预训练）、Diffusion和ChatGPT等多个领域大模型的崛起。

第3章 介绍深度生成模型，包括生成对抗网络（GAN）、自编码器（AE）和图像生成领域中常用的稳定扩散模型（Stable Diffusion）。自此，大模型开始朝着多模态的方向发展。

第4章 介绍预训练模型，讲解常见的分布式训练方式，同时带领读者体验由微软研究院开发的深度学习模型训练优化库——DeepSpeed，以及国内外常用的模型即服务（MaaS）平台，以帮助开发者快速建立应用。

第二篇 应用实战（第5～9章）：将抽象的算法知识转化为实际应用，并深入探讨如何利用这些先进技术来解决真实世界中的问题。

首先，从文本生成应用出发，第5章探索ChatPDF的实战应用，第6章则掀开DeepSpeed-Chat的神秘面纱。

接下来，进入图像生成算法实战，第7章以Stable Diffusion微调为核心，介绍LoRA参数高效微调技术，探讨如何进行数据收集、模型训练与测试，并深入探讨各种高效便捷的实战应用，如Stable Diffusion WebUI和可控扩散模型ControlNet。

然后，把目光转向代码生成算法，第8章介绍Code Llama微调技术，并深入探讨代码生成模型的各种应用场景。

最后，第9章结合文本和图像构建一个综合应用——漫画家，介绍多模态漫画生成功能是如何实现的。在这一章，不仅探索相关的AI模型，还涉及后端技术栈的选择，以及如何进行模型部署，确保整个应用能够高效、稳定地运行。

本书虽然尽量从零开始解释一些关键概念，但实在无法做到面面俱到，对于一些需要拓展的数学知识、编程技巧和网络结构知识，有许多其他很棒的书可以进一步参考学习。此外，本书假定读者已经了解了一些机器学习和深度学习的背景知识，并且熟悉Python和PyTorch编程。

有一定基础的读者可以根据实际需求灵活阅读本书，但建议初学者按章节顺序阅读，以打下扎实的理论基础和提高实践技能。

勘误和支持

尽管我尽力确保内容准确，但限于水平，难免会有错误、疏漏或过时的信息，欢迎读者不吝指正，有任何意见或建议，请发送邮件到liu_zhao_feng_alex@163.com。

致谢

在本书的写作过程中，我得到了众多同行、学者和技术专家的支持，衷心感谢每一位对本书做出贡献的人。希望本书能够帮助读者在人工智能的探索之路上更进一步。

刘兆峰