爆了，又爆了！DeepSeek大模型基础教程发布

最新推荐文章于 2025-09-12 16:36:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-12 16:36:43 发布 · 831 阅读

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#人工智能 #程序员 #编程 #AI大模型 #LLM #deepseek #大模型部署

最近 ZJU-LLMs（浙江大学数据库与大数据分析实验室）开源了一本超级硬核但又通俗易懂的教程《大模型基础》。在当下 DeepSeek、ChatGPT 引领的 AI 热潮中，这本教程可以说是给所有想了解、学习大模型的小伙伴送上了一份及时雨！

这本教程最与众不同的特点是什么？简单来说就是"接地气"。虽然大模型技术非常硬核，但作者团队别出心裁，用六种萌萌的小动物来串起了全书内容。这种创新的教学方式让原本枯燥的技术知识变得生动有趣，堪称"有趣又不失专业性"的典范。

那这本硬核教程具体都讲了些什么内容呢？文末附下载地址。

第 1 章：语言模型基础

第一章从语言模型的基础知识讲起，带你了解从最早的统计方法，到 RNN 时代，再到现在大火的 Transformer 架构。这就像是在讲述 AI 界的"进化史"，让你既能理解历史，又能把握现在。比如你知道为什么现在的大模型都离不开 Transformer 架构吗？看完这章，你就明白了。

第 2 章：大语言模型

这章可以说是全书最重要的内容之一。从"大力出奇迹"的理论基础讲起，解释了为什么大数据+大模型能带来质的飞跃。然后深入剖析了三大主流架构：

Encoder-only：以 BERT 为代表，擅长理解任务
Encoder-Decoder：以 T5 为代表，适合序列转换任务
Decoder-only：以 GPT 为代表，善于生成任务

每种架构都有详细的技术原理讲解，包括预训练目标、模型结构特点等。特别有意思的是，书中还介绍了一些非 Transformer 的创新架构，让我们看到了更多的可能性。

第 3 章：Prompt 工程

第三章讲解 Prompt 工程，也就是怎么跟大模型"说人话"。这可能是最实用的一章了！从基础的上下文学习到高级的思维链（Chain-of-Thought）技巧，教你如何写出更好的提示词，让大模型真正理解你的需求。如果你经常使用 Deep Seek、ChatGPT，这章的内容绝对能让你的提示词水平提升好几个档次。

第 4 章：参数高效微调

面对动辄几百 GB 的大模型，如何高效地进行定制化训练？这章提供了完整的解决方案：

LoRA 等参数附加方法：如何通过低秩分解来减少可训练参数
Adapter 等参数选择方法：如何选择和冻结合适的参数层
低秩适配技术：如何在保持性能的同时大幅降低计算成本

特别值得一提的是，书中还介绍了许多实践经验，包括最佳学习率选择、不同方法的优劣对比等

第 5 章：模型编辑

这是一个非常前沿的领域，讲解如何精确地修改模型的知识。从早期的知识注入方法，到现代的 ROME（Rank-One Model Editing）等技术，书中详细介绍了各种编辑策略的原理和实现。特别是 T-Patcher 和 ROME 这两种方法的深入剖析，展示了如何在不影响模型整体性能的情况下，精确地修改特定知识点。这对于模型维护和更新来说极其重要。

第 6 章：检索增强生成

这章围绕着如何提升大模型的知识准确性展开。详细介绍了 RAG（检索增强生成）的完整技术栈：

知识检索：从向量数据库到语义搜索的技术实现
检索系统：包括稀疏检索、密集检索等不同方案
知识融合：如何将检索到的知识有效地整合到生成过程中

书中还探讨了如何构建高质量的知识库、如何优化检索精度等实践问题。

最后

作者团队承诺每月更新内容，及时跟进最新技术发展。每个章节还配备了详尽的论文清单，想深入研究的同学可以直接找到相关论文进行学习。这种持续更新的承诺，让这本教程不会很快过时，而是能够持续为读者提供价值。

如果你是：

对大模型感兴趣但不知从何入手的新手
想要深入了解大模型技术原理的开发者
需要在实际项目中应用大模型的工程师

这本教程都是不可多得的学习资源。

目前完整版 PDF 已经开源，任何人都可以免费下载阅读。想直接获取《大模型基础-完整版》pdf 文件的小伙伴可以在下方获取。

在这里插入图片描述

如何系统的去学习大模型LLM ？

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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 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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五、AI产品经理大模型教程

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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