多模態大模型技術及應用

本書通過豐富的實戰案例，全面介紹多模態大模型的核心原理、數據處理方法與模型優化策略。全書共9章，結構層層遞進。第1章和第2章介紹了多模態大模型的基礎理論與數據處理技術，包括多模態數據的特徵、預處理方法與增強策略。第3章和第4章詳細闡述了多模態表示學習與嵌入方法，涵蓋數據融合、模態對齊、聯合學習等關鍵技術。第5章全面展示了多模態模型的訓練與微調策略，如注意力機制、對比學習與混合精度訓練等優化方法。第6章深入探討了OpenAI的多模態模型CLIP，幫助讀者掌握訓練、增強和微調CLIP的知識。第7章介紹了基於CPM中英雙語多模態大模型的文生圖系統實現過程。第8章和第9章分別介紹了DeepSeek多模態大模型和基於Latent Diffusion Transformer的文生視頻系統的構建過程。

本書適合人工智能工程師、深度學習研究者、AI產品開發人員、高校師生以及希望轉型AI領域的技術人員閱讀。無論是希望夯實多模態模型基礎，還是尋找前沿實戰案例，本書都將為您提供全面的參考與指導。