本书系统构建大语言模型的知识体系, 内容从技术演进、核心原理到行业实践层层递进。其中“基础篇”以技术发展脉络为轴, 详细介绍从Word2Vec、Transformer到GPT系列模型的架构革新深入剖析自注意力机制、预训练一微调范式及模型优化策略, 并探讨如何应对数据质量、能耗效率与实时性能调优等问题。“应用篇”覆盖自然语言处理、医疗、金融、法律等八大领域的落地实践, 结合智能问答、文本生成等场景, 拆解Prompt工程方法论, 并同步探讨大语言模型引发的就业变革、隐私风险与伦理争议。“前沿篇”聚焦多模态融合 (视觉-语言交互、语音合成) 大语言模型可解释性 (金融合规与医疗透明性需求) 对抗性攻击防御等关键技术突破, 并展望超大规模模型、新型架构与全球协作的未来图景。