大模型书籍推荐丨大规模语言模型：从理论到实践（第2版）pdf电子书

如果你正在学习大语言模型（LLM），复旦大学张奇教授团队的《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》绝对是你的必读书目！这本书由复旦NLP团队编写，2025年全新升级，533页超全内容，涵盖大模型从基础理论到前沿应用的完整知识体系，免费开源PDF可供下载。

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🔥 为什么这本书值得一读？

1. 全面覆盖大模型技术栈

• 基础理论：深入解析Transformer架构、GPT模型、混合专家模型（MoE）等核心概念。

• 预训练与微调：详解数据预处理、分布式训练（DeepSpeed）、指令微调（LoRA）、强化学习（RLHF）等关键技术。

• 前沿应用：新增多模态大模型、AI智能体、RAG（检索增强生成）、大模型效率优化等热门方向。

2. 新增40%内容，紧跟AI最新发展

• MoE架构：解析稀疏专家模型的动态路由机制（如GPT-4可能采用的架构）。

• 多模态融合：介绍MiniGPT-4等视觉-语言模型的训练策略。

• 智能体开发：基于LangChain、Coze平台的AI Agent实战案例。

3. 大厂实战经验 + 代码示例

• DeepSpeed、vLLM等框架的分布式训练与推理优化。

• RLHF对齐技术：结合DeepSeek-R1、Kimi等案例解析强化学习的应用。

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📖 适合谁读？

✅ AI研究者：深入理解LLM底层原理，掌握前沿技术（如MoE、RAG）。
✅ 工程师/开发者：学习分布式训练、模型优化、智能体开发等实战技巧。
✅ 学生/求职者：系统构建大模型知识体系，应对大厂面试（如字节、腾讯真题）。
✅ 创业者/产品经理：探索大模型在搜索、教育、医疗等行业的落地场景。

📥 如何获取这本书？

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，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100余次后，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： 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

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。

二、640套大模型报告（免费分享）

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)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

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