大模型书籍丨复旦大学张奇教授新书《大规模语言模型：理论到实践》pdf分享！

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原创最新推荐文章于 2026-05-24 15:36:16 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型语言模型：从理论到实践 大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT，GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。阅读详情

复旦大学计算科学技术学院教授、博士生导师。主要研究方向是自然语言处理和信息检索，聚焦自然语言表示、信息抽取、鲁棒性和解释性分析等。兼任中国中文信息学会理事、中国中文信息学会理信息检索专委会常务委员、中国人工智能青年工作委员会常务委员、SIGIR

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张奇教授主要编辑教材有：《自然语言处理导论》，《大规模语言模型：理论与实践》

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张奇教授主要发表论文：

1.Robust Lottery Tickets for Pre-trained Language Models 预训练语言模型的可靠彩票 ACL 2022 ACL 2022 年

2.Divide and Conquer: Text Semantic Matching with Disentangled Keywords and Intents 分而治之：文本语义匹配与分离的关键字和意图 ACL 2022 ACL 2022 年

3.CQG: A Simple and Effective Controlled Generation Framework for Multi-hop Question Generation CQG：一种简单有效的多跳问题生成受控生成框架 ACL 2022 ACL 2022 年

4.Flooding-X: Improving BERT’s Resistance to Adversarial Attacks via Loss-Restricted Fine-Tuning Flooding-X：通过损失限制微调提高 BERT 对对抗性攻击的抵抗力 ACL 2022 ACL 2022 年

5.MINER: Improving Out-of-Vocabulary Named Entity Recognition from an Information Theoretic Perspective MINER：从信息论的角度改进词汇外命名实体识别 ACL 2022 ACL 2022 年

6.TextFlint: Unified Multilingual Robustness Evaluation Toolkit for Natural Language Processing TextFlint：用于自然语言处理的统一多语言鲁棒性评估工具包 ACL 2021 ACL 2021 年

7.Unsupervised Summarization for Chat Logs with Topic-Oriented Ranking and Context-Aware Auto-Encoders 具有面向主题的排名和上下文感知自动编码器的聊天记录的无监督摘要 AAAI 2021 AAAI 2021 年

8.Topic-Oriented Spoken Dialogue Summarization for Customer Service with Saliency-Aware Topic Modeling 基于显著性感知主题建模的面向主题的客户服务口语对话摘要 AAAI 2021AAAI 2021 年

张奇教授9月新书《大规模语言模型-从理论到实践》

还是介绍一下内容吧。

大语言模型基础，这个没有什么好说的 Transformer 架构、 GPT 、 LLaMA，还有 FlashAttention，所以有它你对于 Transformer 的基础会有一个非常不错的认知。
训练数据，单独拿出来一章讲，至少这个团队是干过从零到一的活的。
分布式训练，非常有意义，不过这一章也是有实际的例子的。
有监督微调(SFT)与强化学习，这也是工程实践非常好的指导。参考它至少不是像网上文章那样东拼西凑的东西，所以我真的建议所有做大模型相关工程或者有兴趣的人，都买本看看，如果不想买，它的电子版是公开在下面的地址的：
大语言模型应用，我觉得可能还可以再开拓一下，不过现阶段并没有出现 ChatGPT/GPT4 以外的特别让人眼前一亮的东西，对于一个偏实践与工程类的书，介绍各种产品应用的实现技术方向也是不错的。
大语言模型评估，也很好哦，有标准才有迭代。

总体上来讲我愿意以4.5/5 分的方式打分。

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程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望