系统化掌握大语言模型核心技术：《大模型基础》全解析

人工智能的快速发展，使得大语言模型（Large Language Model, LLM）成为自然语言处理领域的核心技术之一。对于想深入理解其原理与应用的开发者、研究者与学习者而言，《大模型基础》提供了一条系统、全面且持续更新的学习路径。这本教材不仅讲解模型架构和技术细节，还结合案例、论文与实操方案，帮助读者从原理到应用全面掌握AI智能体构建能力。

《大模型基础》是什么？

《大模型基础》是一套系统解析大语言模型底层原理与应用的专业教材，面向AI开发者、工程师与科研人员。全书围绕六大核心领域展开，包括传统语言模型演进、Transformer架构解析、Prompt工程技巧、参数高效微调、模型编辑与检索增强生成（RAG）等内容。作者团队采用生动的动物案例讲解复杂概念，附带论文清单与完整PDF资源，便于读者深入探索与验证学习成果。

开源地址：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs

核心内容

本书聚焦于帮助学习者建立从“理解”到“构建”的完整技术认知框架，兼顾理论深度与实践可操作性。

• 语言模型演化脉络——从统计语言模型、RNN到GPT系列，系统梳理语言建模发展历程。
• Transformer架构详解——深入解析Attention机制、位置编码与Decoder-only架构的原理。
• Prompt工程——讲解提示词设计逻辑、上下文控制与任务自适应方法，助力提升模型输出质量。
• 参数高效微调（PEFT）——系统介绍LoRA、Adapter、Prefix-Tuning等主流方案。
• 模型编辑与知识注入——剖析如何在不重新训练的情况下调整模型知识结构。
• 检索增强生成（RAG）——结合向量数据库实现外部知识调用，提升模型回答准确性。
• 评测与推理优化——提供LLM评测指标体系、量化加速与推理部署的最新方向。
• 智能体构建基础——讲解多模块协同与任务链设计，为AI Agent开发奠定基础。

使用场景

《大模型基础》既是教材，也是工程实践指南，适合科研、教学与开发等多种应用情境。

学习指南

读者可通过章节导读与资源索引快速定位所需知识点。

1. 下载或访问电子版PDF资源，阅读章节目录与导读说明。
2. 从“语言模型基础”章节开始，理解概率语言模型与RNN原理。
3. 进入“Transformer架构”模块，配合图示理解注意力计算过程。
4. 在“Prompt工程”部分尝试不同提示策略，观察模型输出差异。
5. 按章节顺序学习“LoRA”“Adapter”等PEFT技术，动手实践代码。
6. 结合“模型编辑”章节，掌握知识更新与输出修正方法。
7. 阅读“检索增强生成”示例，构建小型问答系统。
8. 关注每月更新内容，跟进新论文与前沿方向。

（提示：建议读者同步关注配套开源项目与论文清单，以获得最佳学习效果。）

支持平台

《大模型基础》提供多种形式的学习资源：

• 电子版PDF：支持离线阅读，便于笔记与批注；
• 在线社区：可访问互动区参与技术讨论与作业分享；
• 多设备兼容：适配电脑、平板与手机端阅读体验；
• 即将上线：计划推出中英文双语电子教材与可运行代码示例。

定价与获取方式

《大模型基础》目前提供 免费电子版下载，附带论文清单与代码示例。未来版本将推出进阶实践手册与交互式学习模块，可能采用“免费+增值”模式，适合希望深入实战的开发者选用。

常见问题

Q1：教材是否适合初学者？
A：适合。书中通过动物案例和可视化图解降低理解门槛，并在每章提供扩展阅读建议。

Q2：是否包含代码示例？
A：包含。书中附带Python与PyTorch示例，涵盖Transformer实现、LoRA微调与RAG流程。

Q3：内容会定期更新吗？
A：会。作者团队每月同步最新研究进展与相关论文，确保内容紧贴技术前沿。

Q4：是否提供社区支持？
A：是的。开放社区支持读者交流、提交改进建议及讨论智能体应用案例。

Q5：能否用于教学或企业培训？
A：完全可以。内容结构清晰，配套资源丰富，适合教学、企业内部培训及研修课程。

跳跳兔小结

《大模型基础》是一本兼具系统性与实用性的AI教材，特别适合希望深入理解大语言模型工作机制与应用方法的学习者。它不仅梳理了从统计语言模型到Transformer的技术演进，还覆盖Prompt工程、参数微调、知识注入与检索增强等关键方向。对于AI开发者和研究者而言，这本教材既是入门参考，也是实践指南。若你希望构建智能体、探索推理加速与模型优化，《大模型基础》能帮助你建立稳固的技术框架。