日本インプレス于2026年7月2日正式发布了一本聚焦最新AI技术的专业书籍，书名为《现代Transformer：从模型内部结构到多模态／RAG／SLM的实现与优化》。该书全面介绍了Transformer模型的核心原理及其在多模态处理、检索增强生成（RAG）、小型语言模型（SLM）等领域的应用与优化方法。
书籍信息
- 书名：《现代Transformer：从模型内部结构到多模态／RAG／SLM的实现与优化》
- 系列：impress top gear
- 作者：Nicole Koenigstein，译者：株式会社クイープ（日本）
- 出版日期：2026年7月2日
- 页数：312页
- 规格：B5变形版
- 定价：3630日元（含税）
- 电子版价格：3630日元（含税，官方直销价）
- ISBN：978-4-295-02446-0
免费公开第二章内容
为庆祝新书发布，出版社特别提供了第二章内容的免费在线阅读，时间限定为7月2日至7月15日。读者无需注册即可通过日本インプレス开发的Web书籍阅读器访问，支持PC及智能手机浏览。该阅读器还支持社交媒体分享及购买链接查询，方便读者深入了解书籍详情。
深入解析Transformer模型，助力AI技术进步
随着ChatGPT、Gemini等生成式AI的迅速普及，理解其核心技术Transformer变得尤为重要。当前，支持多模态输入的下一代模型不断涌现，模型小型化（SLM）和智能代理技术也在快速发展。仅仅使用现成模型难以满足复杂定制和实际应用需求，本书系统讲解了现代Transformer模型的本质，从基础理论到实际应用均有涉及。
从数学基础到实战代码一应俱全
本书详细剖析Transformer结构，结合Hugging Face、vLLM等最新开源库，提供丰富的实战代码示例。内容涵盖解码器与编码器设计、专家混合模型（MoE）、文本生成策略（思考树）、检索增强生成（RAG）、微调技术（QLoRA）、推理优化（FlashAttention）等多个方面，帮助读者全面掌握技术细节。
书籍内页展示
