Grok 4大模型原理剖析及應(yīng)用開發(fā) 顏佳明 談存實 AI AIGC 生成式AI 大模型 人工智能應(yīng)用 開發(fā) 剖析 應(yīng)用
定 價：89 元
- 作者：顏佳明 談存實
- 出版時間：2025/9/1
- ISBN：9787111791034
- 出 版 社：機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
Grok 4是融合Transformer、MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）、GNN（Graph Neural Network，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等前沿技術(shù)的大規(guī)模預訓練模型（簡稱“大模型”），具備強大的推理能力與跨模態(tài)能力，可廣泛應(yīng)用于智能推理與企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)。本書系統(tǒng)解析Grok 4大模型的核心技術(shù)體系，涵蓋理論基礎(chǔ)與應(yīng)用實踐，為研究者和開發(fā)者提供全面指導。全書共10章，前5章聚焦核心架構(gòu)設(shè)計，后5章探討訓練優(yōu)化與應(yīng)用開發(fā)。在核心架構(gòu)方面，本書從Transformer基礎(chǔ)入手，詳細解析自注意力、多頭注意力及稀疏變換器的優(yōu)化策略，并探討MoE在專家選擇、負載均衡、動態(tài)路由等方面的應(yīng)用。此外，結(jié)合GNN與知識圖譜，探討Grok 4在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理與跨模態(tài)任務(wù)中的適配性。在訓練優(yōu)化與應(yīng)用開發(fā)方面，本書分析自然語言推理（NLI）任務(wù)，結(jié)合強化學習探討推理優(yōu)化策略，并介紹大規(guī)模預訓練、多任務(wù)學習的關(guān)鍵技術(shù)。在應(yīng)用開發(fā)方面，結(jié)合LiteLLM與Continue編碼助手，深入解析Grok 4在企業(yè)級應(yīng)用集成中的實踐方案。本書內(nèi)容兼具理論深度與工程實踐價值，隨書贈送案例代碼及電子教案（獲取方式見封底），適合人工智能領(lǐng)域的研究者、開發(fā)者及從業(yè)者，為高效利用Grok 4提供了系統(tǒng)性指導。
揭秘Grok 4核心架構(gòu)與技術(shù)體系剖析推理能力與多模態(tài)協(xié)同機制聚焦預訓練優(yōu)化與任務(wù)泛化實踐展示企業(yè)集成以及智能助手應(yīng)用隨書附贈授課用PPT、案例源代碼完整技術(shù)體系：一體化展示從模型原理到訓練策略再到實際部署的全流程環(huán)節(jié)。實戰(zhàn)范例豐富：涵蓋推理優(yōu)化、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及API開發(fā)等多個真實任務(wù)案例�？缒B(tài)能力強：融合文本、圖結(jié)構(gòu)與知識圖譜，賦能復雜語義處理與企業(yè)落地。聚焦落地應(yīng)用：服務(wù)開發(fā)者、工程師和研究者，實現(xiàn)從模型到產(chǎn)品的閉環(huán)路徑。
近年來，人工智能（AI）領(lǐng)域的大模型技術(shù)取得了突破性進展，尤其是生成式預訓練模型在自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、自動推理等任務(wù)中，都展現(xiàn)出了強大的能力。其中，Grok 4作為埃隆·里夫·馬斯克（簡稱“馬斯克”）旗下人工智能公司xAI推出的第4代大模型，繼承了前代模型的優(yōu)勢，延續(xù)了思維鏈（Chain of Thought, CoT）推理能力，能夠像人類認知過程一樣逐步處理復雜任務(wù)，提高邏輯推理和決策能力。Grok 4還在多模態(tài)能力方面取得了突破進展，使其能夠同時處理和理解多種數(shù)據(jù)模態(tài)，如文本、圖像、視頻等，極大增強了模型在跨領(lǐng)域應(yīng)用中的表現(xiàn)和適應(yīng)性。在架構(gòu)層面，Grok 4采用了自注意力（Self-Attention）與多頭注意力（Multi-Head Attention）機制，并在模型架構(gòu)、參數(shù)優(yōu)化、任務(wù)適配等方面進行了深度優(yōu)化，進一步提升了推理效率與泛化能力。值得關(guān)注的是，xAI宣稱Grok 4在多個基準測試中表現(xiàn)出色，尤其在數(shù)學推理、編程能力和復雜任務(wù)處理方面顯著提升。該模型的多智能體推理架構(gòu)和跨模態(tài)能力為復雜任務(wù)的處理提供了全新且具備創(chuàng)意性的解決思路，從而提升了模型的應(yīng)用潛力和實用性。正是在這樣的背景下，我們編寫了本書，旨在系統(tǒng)剖析Grok 4的技術(shù)體系，提供高效的工程實踐方案，助力開發(fā)者掌握并應(yīng)用這一領(lǐng)先的大模型技術(shù)，實現(xiàn)更具智能化的應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化。1.內(nèi)容概覽本書分為10章，涵蓋Grok 4的模型架構(gòu)解析、算法優(yōu)化、應(yīng)用開發(fā)及工程實踐，內(nèi)容循序漸進，由理論推導逐步深入至實際應(yīng)用。第一部分（第1~5章）重點解析Grok 4的核心架構(gòu)及數(shù)學基礎(chǔ)，幫助讀者理解其底層技術(shù)實現(xiàn)，包括以下內(nèi)容�！� Grok 4大模型的設(shè)計解析�！� 自注意力與多頭注意力的數(shù)學推導及優(yōu)化方法�！� 稀疏變換器（Sparse Transformer）的計算效率提升方案。◆ 混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）的專家選擇、動態(tài)路由及負載均衡策略�！� 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，GNN）與知識圖譜（Knowledge Graph）在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推理及跨模態(tài)任務(wù)中的應(yīng)用。第二部分（第6~10章）側(cè)重于Grok 4的優(yōu)化訓練與應(yīng)用開發(fā)，幫助開發(fā)者將大模型落地到實際場景，包括以下內(nèi)容。◆ 自然語言推理（Natural Language Inference，NLI）及多層次語義建模能力�！� 強化學習（Reinforcement Learning, RL）在智能推理中的優(yōu)化方法�！� 大規(guī)模預訓練與多任務(wù)學習的優(yōu)化策略，包括損失函數(shù)、任務(wù)適配、知識遷移等�！� 企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)，包括Grok 4 API接口設(shè)計、數(shù)據(jù)流管理、微服務(wù)架構(gòu)及多平臺集成優(yōu)化。◆ 代碼生成與智能編程助手（LiteLLM & Continue），探討Grok 4在自動補全、錯誤檢測、智能優(yōu)化等任務(wù)中的應(yīng)用。Grok 4大模型原理剖析及應(yīng)用開發(fā)2.讀者對象本書面向人工智能領(lǐng)域的研究人員、工程師、企業(yè)技術(shù)人員及大模型應(yīng)用開發(fā)者，具體如下。◆ AI研究人員：希望深入理解Grok 4的底層架構(gòu)、優(yōu)化策略，以及在推理、知識圖譜、強化學習等方面的應(yīng)用。◆ 開發(fā)者與工程師：關(guān)注Grok 4的優(yōu)化訓練與工程落地，學習如何高效訓練、優(yōu)化和部署大模型。◆ 企業(yè)技術(shù)人員：希望利用Grok 4提升智能辦公、代碼輔助、自動問答等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用能力。3.閱讀指南本書內(nèi)容循序漸進，既包含理論推導，又提供代碼示例和工程實踐方法，讀者可按需選擇閱讀，具體如下�！� 想要深入理解Grok 4架構(gòu)和數(shù)學原理的讀者，可優(yōu)先閱讀第1~5章，掌握核心技術(shù)。◆ 關(guān)注模型優(yōu)化和企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)的讀者，可優(yōu)先閱讀第6~10章，重點掌握強化學習、API集成、多任務(wù)學習及代碼輔助等實戰(zhàn)應(yīng)用。4.寫作風格本書在編寫過程中，力求做到以下幾點�！� 理論與實踐并重，既提供核心算法解析，又結(jié)合代碼示例，幫助讀者快速掌握工程實現(xiàn)方法。◆ 內(nèi)容結(jié)構(gòu)清晰，避免冗余論述，突出關(guān)鍵技術(shù)，確保不同背景的讀者都能無障礙理解�！� 聚焦工程實踐，結(jié)合大模型的落地應(yīng)用場景，提供可操作性強的解決方案。5.結(jié)語Grok 4的出現(xiàn)，標志著大模型技術(shù)邁入更智能、更高效的新時代。希望本書能夠幫助讀者深入理解Grok 4的技術(shù)原理，掌握模型優(yōu)化與應(yīng)用方法，并推動生成式AI技術(shù)在科研和工程實踐中的創(chuàng)新發(fā)展。無論是人工智能研究人員、開發(fā)者，還是希望利用Grok 4提高產(chǎn)品開發(fā)效率的技術(shù)從業(yè)者，本書都將成為您深入理解大模型技術(shù)與應(yīng)用的實用指南，助力您在構(gòu)建更智能的系統(tǒng)和解決方案上取得更大的突破。前言
顏佳明,甲象智元CEO、重慶人工智能應(yīng)用發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合發(fā)起人、重慶數(shù)字文旅專委會專家、海外主流生成式AI模型的深度研究者與應(yīng)用專家、全球知名AI視頻平臺Pika官方版主。對以Grok、GPT系列為代表的大語言模型的內(nèi)在機理與應(yīng)用開發(fā)有深入實踐,尤其專注于多模態(tài)融合及AI Agent工作流的探索。曾擔任工業(yè)和信息化部人才交流中心、中國電子學會AIGC相關(guān)系列課程主編。任制片人的AIGC短片《如此生活三十年》榮獲第十四屆北京國際電影節(jié)AIGC單元優(yōu)秀獎。
前言第1章 Grok 4大模型概述與架構(gòu)設(shè)計1.1Grok 4簡介與技術(shù)背景1.1.1從初代大模型GPT-4到Grok 4的技術(shù)方案演進1.1.2Grok系列大模型的發(fā)展歷程1.1.3核彈級算力：萬卡集群產(chǎn)物Grok 41.1.4Grok 4常見應(yīng)用場景1.2Grok 4的基本架構(gòu)解析1.2.1模型的層次化結(jié)構(gòu)1.2.2模型組件協(xié)同工作機制1.2.3數(shù)據(jù)流與計算路徑優(yōu)化設(shè)計1.2.4高效計算與內(nèi)存調(diào)度機制1.3Grok 4中的深度學習技術(shù)1.3.1深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer的融合1.3.2模型權(quán)重共享與分布式計算1.3.3端到端訓練與增量學習1.3.4大規(guī)模預訓練策略與微調(diào)技術(shù)1.4Grok 4的系統(tǒng)架構(gòu)與部署1.4.1系統(tǒng)的分布式訓練與推理1.4.2API接口設(shè)計與調(diào)用基礎(chǔ)1.4.3應(yīng)用端負載均衡與高并發(fā)處理1.4.4跨平臺部署與資源調(diào)度優(yōu)化第2章 自注意力機制與多頭注意力優(yōu)化2.1自注意力機制的數(shù)學推導與實現(xiàn)2.1.1輸入序列表示與注意力計算2.1.2矩陣乘法與加權(quán)平均計算2.1.3反向傳播與梯度下降計算2.1.4深度理解自注意力機制2.2多頭注意力機制的擴展與優(yōu)化2.2.1多頭注意力中的線性與非線性變換2.2.2注意力權(quán)重矩陣的分解與并行計算2.2.3長程依賴的建模與局部優(yōu)化2.2.4模型穩(wěn)定性與精度控制技術(shù)2.3自注意力機制的性能優(yōu)化與實現(xiàn)2.3.1稀疏注意力與加速方法2.3.2模型并行化與GPU加速2.3.3長文本處理中的優(yōu)化技巧2.3.4向量化與批處理技術(shù)第3章 稀疏變換器與計算效率優(yōu)化3.1稀疏變換器原理與結(jié)構(gòu)設(shè)計3.1.1稀疏矩陣表示與存儲3.1.2稀疏變換器的注意力機制運算流程3.1.3稀疏計算在大規(guī)模模型中的應(yīng)用3.1.4高效計算圖構(gòu)建與傳播3.2稀疏變換器的時間與空間復雜度分析3.2.1計算復雜度的推導與優(yōu)化3.2.2內(nèi)存占用與并行計算的優(yōu)化策略3.2.3精度與性能權(quán)衡3.3Grok 4中的稀疏變換器應(yīng)用3.3.1長文本依賴3.3.2通過稀疏變換器優(yōu)化推理效率3.3.3精細調(diào)度與稀疏矩陣計算3.3.4稀疏變換器在實時推理中的優(yōu)勢第4章 MoE模型與動態(tài)路由機制4.1MoE模型的基本原理與架構(gòu)設(shè)計4.1.1專家選擇與任務(wù)分配機制4.1.2動態(tài)路由機制4.1.3多任務(wù)學習中的專家協(xié)同工作4.1.4MoE模型中的負載均衡與效率優(yōu)化4.2MoE中的優(yōu)化算法與訓練策略4.2.1動態(tài)專家調(diào)度與激活機制4.2.2專家模型并行計算與分布式訓練4.2.3局部訓練與全局優(yōu)化4.2.4正則化：避免過擬合4.3Grok 4中MoE模型的應(yīng)用與實踐4.3.1MoE在特定領(lǐng)域任務(wù)中的效果提升4.3.2專家選擇與計算資源分配4.3.3MoE與多模態(tài)任務(wù)協(xié)同優(yōu)化4.3.4MoE模型調(diào)試與故障排除第5章 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜5.1圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心原理5.1.1圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與節(jié)點表示5.1.2PyTorch輔助圖卷積與鄰接矩陣計算5.1.3信息聚合與圖的全局表示5.1.4GNN模型中的反向傳播與訓練算法5.2GNN在Grok 4中的擴展與優(yōu)化5.2.1長程依賴與多層圖結(jié)構(gòu)優(yōu)化5.2.2圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度控制與計算優(yōu)化5.2.3基于圖結(jié)構(gòu)的跨模態(tài)學習5.2.4分布式圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)與調(diào)度5.3Grok 4中的知識圖譜與推理應(yīng)用5.3.1知識圖譜的構(gòu)建與多層次抽象5.3.2圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語義推理5.3.3圖數(shù)據(jù)融合與自然語言生成第6章 自然語言推理與文本理解6.1自然語言推理的數(shù)學模型6.1.1語義建模與邏輯推理基礎(chǔ)6.1.2向量空間與關(guān)系抽象建模6.1.3深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推理任務(wù)中的優(yōu)化6.2NLI中的多模態(tài)融合與上下文感知6.2.1圖像與文本的聯(lián)合推理6.2.2上下文感知與全局依賴6.2.3強化學習在NLI中的應(yīng)用6.2.4跨領(lǐng)域推理與知識遷移6.3Grok 4中的NLI應(yīng)用與優(yōu)化6.3.1多層次推理與決策過程的建模6.3.2語義相似性與推理質(zhì)量提升6.3.3強化學習與推理策略微調(diào)第7章 Grok 4與強化學習7.1強化學習的核心原理與方法7.1.1獎勵機制與策略優(yōu)化7.1.2Q-learning與策略梯度算法7.1.3自適應(yīng)策略調(diào)整與模型訓練7.2Grok 4中的強化學習微調(diào)方法7.2.1獎勵函數(shù)與推理目標的定義7.2.2強化學習在生成式任務(wù)中的應(yīng)用7.3Grok 4強化學習的應(yīng)用實踐7.3.1強化學習在自動問答中的優(yōu)化7.3.2強化學習與推理任務(wù)的結(jié)合第8章 大規(guī)模預訓練與多任務(wù)學習8.1大規(guī)模預訓練技術(shù)的核心原理8.1.1無監(jiān)督學習與自監(jiān)督學習的關(guān)系8.1.2預訓練任務(wù)的設(shè)計與損失函數(shù)優(yōu)化8.1.3多層次特征學習與模型泛化能力8.1.4訓練數(shù)據(jù)集與語料庫的選擇8.2任務(wù)學習與跨領(lǐng)域遷移學習8.2.1多任務(wù)學習的模型架構(gòu)設(shè)計8.2.2任務(wù)間共享與領(lǐng)域特定優(yōu)化8.3Grok 4中的預訓練與多任務(wù)學習應(yīng)用8.3.1Grok 4的多任務(wù)學習策略與優(yōu)勢8.3.2預訓練模型在多任務(wù)中的集成與協(xié)同8.3.3大規(guī)模數(shù)據(jù)預處理與增量學習8.3.4預訓練和多任務(wù)學習的實際應(yīng)用案例第9章 Grok 4應(yīng)用開發(fā)與集成技術(shù)：與LiteLLM集成9.1Grok 4 API接口與開發(fā)環(huán)境配置9.1.1從零開始學習使用API進行應(yīng)用開發(fā)9.1.2Grok 4 API的接口結(jié)構(gòu)與功能介紹9.1.3API密鑰管理與安全性控制9.1.4依賴管理9.1.5接口調(diào)用與數(shù)據(jù)交互9.2Grok 4在企業(yè)級應(yīng)用中的集成9.2.1企業(yè)級大規(guī)模應(yīng)用開發(fā)框架9.2.2數(shù)據(jù)流管理與異步處理機制9.2.3微服務(wù)架構(gòu)下的集成應(yīng)用9.2.4多平臺適配與跨系統(tǒng)交互優(yōu)化9.3Grok 4與LiteLLM的集成與優(yōu)化9.3.1LiteLLM簡介9.3.2LiteLLM開發(fā)初步9.3.3基于LiteLLM的Grok 4架構(gòu)設(shè)計9.3.4集成計算與存儲優(yōu)化9.3.5具體應(yīng)用場景下的性能調(diào)優(yōu)與擴展第10章 Grok 4集成應(yīng)用開發(fā)：編碼助手Continue10.1Grok 4 API集成與編碼助手架構(gòu)設(shè)計10.1.1有關(guān)編程推理的Grok 4 API接口解析與調(diào)用流程10.1.2編碼助手系統(tǒng)架構(gòu)概述與功能模塊10.1.3編碼助手的數(shù)據(jù)輸入輸出流管理10.1.4API響應(yīng)時間優(yōu)化與實時交互設(shè)計10.2編碼助手Continue模塊核心功能的實現(xiàn)10.2.1編碼助手Continue的功能簡介與應(yīng)用場景10.2.2基于Grok 4的自動補全與代碼生成算法10.2.3代碼段推理與上下文優(yōu)化10.2.4基于代碼自動生成文檔10.3性能優(yōu)化與多任務(wù)處理10.3.1編碼助手的性能瓶頸分析與優(yōu)化策略10.3.2多任務(wù)處理與異步計算10.3.3編碼助手中代碼質(zhì)量控制與錯誤識別10.3.4并行化處理與GPU加速在大規(guī)模編碼任務(wù)中的應(yīng)用
書單推薦
