本书剖析了AI大模型的发展历程、技术原理，并探讨了其与数据要素的紧密联系。本书首先阐述了AI大模型的发展里程碑、机遇及挑战，并深入解析了AI大模型的技术原理，包括主要部件、GPT概念及推荐业务选择；其次，重点讨论了数据要素在AI大模型中的重要性，涵盖数据特性、需求演变、形态转化及预训练数据集；其次，书中还涉及AI大模型数据存储、可解释性与可视化，以及多个行业的应用案例；最后，探讨大模型在对齐、隐私和安全方面的挑战，展望未来发展趋势。