全书系统介绍了大模型的基本概念、核心技术与典型应用，全面梳理了人工智能的发展脉络、大模型的产生背景及其主要应用场景，帮助读者建立对大模型技术体系的整体认识。书中重点讲解Transformer架构、大模型的预训练、微调与推理机制，系统介绍思维链、检索增强生成、强化学习等关键方法，并进一步探讨智能体与多模态大模型等前沿技术方向。通过智能问答系统和智能助手搭建等实践案例，完整展示从模型调用到应用落地的实现流程，促进理论学习与工程实践的有机结合。最后，本书对大模型与人工智能未来的发展趋势进行了展望。
本书可作为高等学校计算机、人工智能及相关专业本科生的人工智能通识课程教材或教学参考书，也适合希望系统了解和学习人工智能基础知识的广大读者与技术爱好者阅读参考。
