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内容简介：本书介绍了大模型在人工智能领域的核心概念、技术原理和实践应用。第一部分概述了人工智能与大模型的历史发展与重要性，明确了大模型的定义、类型及其与小模型的差异。第二部分讲解了大模型的构建与训练过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估、参数优化等步骤。第三部分探讨了大模型的部署与性能优化。第四部分则聚焦于大模型的实际应用与前沿问题，并探讨了解释性、数据隐私和资源优化等重要挑战。