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内容简介：本书共分为12章, 第1-3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念, 包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理; 第4-6章结合实际案例, 讲解如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM; 第7-9章介绍生成模型的推理和优化技术, 包括量化、剪技、多GPU并行处理、混合精度训练等, 以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率; 第10、11章通过实例讲解Transformer在实际NLP任务中的应用以及模型可解释性技术; 第12章通过一个企业级文本分析平台项目的搭建, 介绍从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程, 并提供了代码示例、模块化测试和性能评估方法, 帮助读者实际构建满足企业需求的智能应用系统。