Github 26k stars！从零构建大模型

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原创最新推荐文章于 2026-07-13 11:46:49 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。阅读详情

重磅！从零构建大语言模型教程开源！

自从ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLM）大放异彩。

如今市面上关于大模型的书籍和教程可谓琳琅满目，但基本上都只是从原理和参数调优上讲解的，没有一本系统性的书籍告诉我们如何从零构建一个专属大模型。

那么，今天它来了！

主角登场

机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》。

注意的是，这本包含从零构建大模型的全部实现细节，在笔记本电脑上就可以完成操作。

作者介绍

Raschka曾担任威斯康星大学麦迪逊分校统计学助理教授（2018 年至 2025 年终身教授）。于 2022 年 1 月加入到 Lightning AI 初创公司。此外，还撰写了畅销书《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》、《Python Machine Learning》等著作。

2024年9月，经过一年半的努力，《Build a Large Language Model (From Scratch)》出版，即从零构建一个大模型书籍。这本书在github上斩获了惊人的26.7k的stars！

实现过程

通过这本书，你不仅可以掌握LLM的理论知识，更能通过实际操作，学会从零构建一个专属的语言模型，共分8大章节：

第1章：深入理解大语言模型（LLM）
第2章：解密文本数据处理技巧
第3章：编程实现注意力机制（Attention Mechanisms）
第4章：从无到有实现类似GPT模型
第5章：对未标注数据进行预训练
第6章：针对文本分类进行模型微调
第7章：结合人类反馈进行模型微调
第8章：在实践中应用大语言模型

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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