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内容简介：本书共10章，前5章聚焦核心架构设计，后5章探讨训练优化与应用开发。在核心架构方面，本书从Transformer基础入手，详细解析自注意力、多头注意力及稀疏变换器的优化策略，并探讨MoE在专家选择、负载均衡、动态路由等方面的应用。此外，结合GNN与知识图谱，探讨Grok4在结构化数据处理与跨模态任务中的适配性。在训练优化与应用开发方面，本书分析自然语言推理(NLI)任务，结合强化学习探讨推理优化策略，并介绍大规模预训练、多任务学习的关键技术。