爆了，浙大又爆福利了！AI大模型基础教程发布（附教程）-优快云博客

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！

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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。