1、封面介绍

2、出版时间

2025年4月

3、内容介绍

《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。

4、推荐理由

《多模态大模型:从理论到实践》这本书，内容全面且条理清晰。该书精心规划为两部分，共12章。第一部分（第1~5章）主要聚焦于多模态大模型的理论基础与技术解析。它先是追溯了多模态大模型的发展历程，使读者能明晰该领域的演进路径；接着对机器学习与深度学习的核心技术进行剖析，为后续学习筑牢根基；随后详细阐述Transformer架构、跨模态对齐和模态融合等关键技术，凸显其在多模态大模型里的关键作用；此外，还介绍预训练方法、自监督学习与提示学习、模型微调与优化等内容，助力读者全面掌握多模态大模型的理论框架与技术细节。

第二部分（第6~12章）着重于多模态大模型的高级应用与场景实现。此部分呈现了主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP - 2等）的实现过程，让读者深入了解其构建原理；深入探究跨模态推理与生成的技术应用，彰显其在复杂任务中的卓越效能；详细介绍多模态大模型的推理优化方法，以提升模型的效率和性能；同时关注模型的安全性与可信性问题，确保其在实际应用中的可靠性。更为重要的是，通过多模态检索与推荐系统、多模态语言理解系统、多模态问答系统的端到端开发实践，清晰展示多模态大模型的实际落地路径，帮助读者将所学知识切实应用到实际场景中，推动技术的拓展与创新。

《多模态大模型:从理论到实践》内容全面系统，从理论层面到实践应用，全方位覆盖多模态大模型的主要技术点。在技术细节呈现上十分用心，结合大量丰富详实的案例与深入浅出的代码解析，为读者提供切实可行的实践指导。而且兼具深度与实用性，无论是初学者还是有一定经验的研发人员和从业者，都能从中受益。此外，《多模态大模型:从理论到实践》还及时总结多模态大模型的最新进展，为读者提供最具前沿性的技术视角。

《多模态大模型:从理论到实践》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，也可作为高校人工智能及相关专业的教材或参考书。

5、作者简介

韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。

6、下载链接

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