内容简介
《多模态大模型：从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型：从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。
目录
作者简介
内容简介
第1部分 基础理论与技术解析
第1章 绪论
1.1 多模态与大模型简介
1.2 表征学习与迁移学习
1.3 内容生成与模态对齐
1.4 多模态大模型发展历程
1.5 本章小结
1.6 思考题
第2章 基础知识
2.1 机器学习关键技术详解
2.2 深度学习基本原理与常用技术点
2.3 梯度下降与反向传播算法的原理与实现
2.4 大模型在文本与图像处理中的应用
2.5 本章小结
2.6 思考题
第3章 多模态大模型核心架构
3.1 Transformer基本原理剖析
3.2 跨模态对齐技术：注意力机制与嵌入对齐
内容简介
第1部分 基础理论与技术解析
第1章 绪论
1.1 多模态与大模型简介
1.2 表征学习与迁移学习
1.3 内容生成与模态对齐
1.4 多模态大模型发展历程
1.5 本章小结
1.6 思考题
第2章 基础知识
2.1 机器学习关键技术详解
2.2 深度学习基本原理与常用技术点
2.3 梯度下降与反向传播算法的原理与实现
2.4 大模型在文本与图像处理中的应用
2.5 本章小结
2.6 思考题
第3章 多模态大模型核心架构
3.1 Transformer基本原理剖析
3.2 跨模态对齐技术：注意力机制与嵌入对齐
3.3 模态融合数据级、特征级与目标级
3.4 模态解耦与共享学习框架
3.5 本章小结
3.6 思考题
第4章 多模态大模型的预训练方法
4.1 文本与视觉联合预训练任务设计
4.2 自监督学习与多模态预训练
4.3 提示学习与指令微调
4.4 数据高效利用迁移学习与混合监督
4.5 本章小结
4.6 思考题
第5章 多模态大模型微调与优化
5.1 基于LoRA的轻量化微调
5.2 参数高效微调
5.3 RLHF原理及实现
5.4 多任务学习与领域适配
5.5 本章小结
5.6 思考题
第2部分 高级应用与实践探索
第6章 视觉语言模型的实现
6.1 CLIP模型的原理与实现
6.2 BLIP-2模型在多模态生成中的应用
6.3 SAM模型在视觉任务中的实现
6.4 视频与语言多模态模型融合
6.5 本章小结
6.6 思考题
第7章 跨模态推理与生成
7.1 视觉问答与视觉常识推理
7.2 跨模态文本生成：从图像到描述
7.3 复杂场景中的视频生成与理解
7.4 跨模态对话与导航任务
7.5 本章小结
7.6 思考题
第8章 多模态大模型的推理优化
8.1 ONNX与TensorRT在多模态推理中的应用
8.2 动态批量与自定义算子优化
8.3 混合精度推理与内存优化技术
8.4 本章小结
8.5 思考题
第9章 多模态大模型的安全问题与可信问题
9.1 模型的可解释性与注意力可视化
9.2 多模态大模型中的鲁棒性与偏见问题
9.3 隐私保护与数据安全技术
9.4 本章小结
9.5 思考题
第10章 多模态检索与推荐系统
10.1 跨模态检索算法与实现
10.2 图像视频与文本的联合检索
10.3 基于多模态的推荐系统
10.4 本章小结
10.5 思考题
第11章 多模态语义理解系统
11.1 系统架构与功能规划
11.2 使用开源框架实现跨模态生成
11.3 模型优化与推理性能提升
11.4 本章小结
11.5 思考题
第12章 多模态问答系统
12.1 数据集准备与预处理
12.2 视觉与文本问答模型的训练及API开发
12.3 性能测试与部署实践
12.4 本章小结
12.5 思考题
3.4 模态解耦与共享学习框架
3.5 本章小结
3.6 思考题
第4章 多模态大模型的预训练方法
4.1 文本与视觉联合预训练任务设计
4.2 自监督学习与多模态预训练
4.3 提示学习与指令微调
4.4 数据高效利用迁移学习与混合监督
4.5 本章小结
4.6 思考题
第5章 多模态大模型微调与优化
5.1 基于LoRA的轻量化微调
5.2 参数高效微调
5.3 RLHF原理及实现
5.4 多任务学习与领域适配
5.5 本章小结
5.6 思考题
第2部分 高级应用与实践探索
第6章 视觉语言模型的实现
6.1 CLIP模型的原理与实现
6.2 BLIP-2模型在多模态生成中的应用
6.3 SAM模型在视觉任务中的实现
6.4 视频与语言多模态模型融合
6.5 本章小结
6.6 思考题
第7章 跨模态推理与生成
7.1 视觉问答与视觉常识推理
7.2 跨模态文本生成：从图像到描述
7.3 复杂场景中的视频生成与理解
7.4 跨模态对话与导航任务
7.5 本章小结
7.6 思考题
第8章 多模态大模型的推理优化
8.1 ONNX与TensorRT在多模态推理中的应用
8.2 动态批量与自定义算子优化
8.3 混合精度推理与内存优化技术
8.4 本章小结
8.5 思考题
第9章 多模态大模型的安全问题与可信问题
9.1 模型的可解释性与注意力可视化
9.2 多模态大模型中的鲁棒性与偏见问题
9.3 隐私保护与数据安全技术
9.4 本章小结
9.5 思考题
第10章 多模态检索与推荐系统
10.1 跨模态检索算法与实现
10.2 图像视频与文本的联合检索
10.3 基于多模态的推荐系统
10.4 本章小结
10.5 思考题
第11章 多模态语义理解系统
11.1 系统架构与功能规划
11.2 使用开源框架实现跨模态生成
11.3 模型优化与推理性能提升
11.4 本章小结
11.5 思考题
第12章 多模态问答系统
12.1 数据集准备与预处理
12.2 视觉与文本问答模型的训练及API开发
12.3 性能测试与部署实践
12.4 本章小结
12.5 思考题
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2. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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