拒绝“纸上谈兵”！这本《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》太适合入门大模型了

今天推荐的这本大模型新书可就牛掰了，这不是一本“纸上谈兵”的 AI 教程，而是一本真正“看得懂、学得会、跑得动”的大模型实战指南。并且全书超过 300 幅全彩图示 × 实战级项目代码 × 中文独家 DeepSeek-R1 彩蛋内容，入门、进阶、实操、求职一步到位！

不卖关子了，就是这本被称为“袋鼠书”的《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》

本书是由《The Illustrated Transformer》原作者 Jay Alammar 携手 Maarten Grootendorst 联袂打造，这本书继承了“图解一切”的直观风格，将复杂的大模型原理拆解为人人能懂的图示知识地图，为你打开通往 LLM 世界的大门。

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这里展示几页内文，请大家体会一下——将抽象概念转换为形象图形的巧思：

这本书讲了什么？

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。

全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。

第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。

第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。

第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。

本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。**读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。**书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。

适合阅读人员：

本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。

读者无须具备深度学习基础知识，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。

书籍目录

译者序 xv

中文版序 xxi

前言 xxiii

第 一部分　理解语言模型

第 1章　大语言模型简介 3

• 1.1　什么是语言人工智能 4
• 1.2　语言人工智能的近期发展史 4
• 1.3　“LLM”定义的演变 22
• 1.4　LLM的训练范式 22
• 1.5　LLM的应用 23
• 1.6　开发和使用负责任的LLM 24
• 1.7　有限的资源就够了 25
• 1.8　与LLM交互 25
• 1.9　生成你的第 一段文本 28
• 1.10　小结 30

第 2章　词元和嵌入 31

• 2.1　LLM的分词 32
• 2.2　词元嵌入 48
• 2.3　文本嵌入（用于句子和整篇文档） 52
• 2.4　LLM之外的词嵌入 53
• 2.5　推荐系统中的嵌入 57
• 2.6　小结 60

第3章　LLM的内部机制 61

• 3.1　Transformer模型概述 62
• 3.2　Transformer架构的最新改进 79
• 3.3　小结 87

第二部分　使用预训练语言模型

第4章　文本分类 91

• 4.1　电影评论的情感分析 92
• 4.2　使用表示模型进行文本分类 93
• 4.3　模型选择 94
• 4.4　使用特定任务模型 96
• 4.5　利用嵌入向量的分类任务 99
• 4.6　使用生成模型进行文本分类 105
• 4.7　小结 113

第5章　文本聚类和主题建模 114

• 5.1　ArXiv文章：计算与语言 115
• 5.2　文本聚类的通用流程 116
• 5.3　从文本聚类到主题建模 122
• 5.4　小结 138

第6章　提示工程 140

• 6.1　使用文本生成模型 140
• 6.2　提示工程简介 145
• 6.3　高级提示工程 149
• 6.4　使用生成模型进行推理 155
• 6.5　输出验证 161
• 6.6　小结 167

第7章　高级文本生成技术与工具 168

• 7.1　模型输入/输出：基于LangChain加载量化模型 169
• 7.2　链：扩展LLM的能力 171
• 7.3　记忆：构建LLM的对话回溯能力 177
• 7.4　智能体：构建LLM系统 185
• 7.5　小结 190

第8章　语义搜索与RAG 191

• 8.1　语义搜索与RAG技术全景 191
• 8.2　语言模型驱动的语义搜索实践 193
• 8.3　RAG 211
• 8.4　小结 218

第9章　多模态LLM 219

• 9.1　视觉Transformer 220
• 9.2　多模态嵌入模型 222
• 9.3　让文本生成模型具备多模态能力 231
• 9.4　小结 242

第三部分　训练和微调语言模型

• 第 10章　构建文本嵌入模型 247
• 10.1　嵌入模型 247
• 10.2　什么是对比学习 249
• 10.3　SBERT 251
• 10.4　构建嵌入模型 253
• 10.5　微调嵌入模型 265
• 10.6　无监督学习 271
• 10.7　小结 276

第 11章　为分类任务微调表示模型 277

• 11.1　监督分类 277
• 11.2　少样本分类 286
• 11.3　基于掩码语言建模的继续预训练 292
• 11.4　命名实体识别 297
• 11.5　小结 305

第 12章　微调生成模型 306

• 12.1　LLM训练三步走：预训练、监督微调和偏好调优 306
• 12.2　监督微调 308
• 12.3　使用QLoRA进行指令微调 317
• 12.4　评估生成模型 322
• 12.5　偏好调优、对齐 326
• 12.6　使用奖励模型实现偏好评估自动化 327
• 12.7　使用DPO进行偏好调优 333
• 12.8　小结 337

附录　图解DeepSeek-R1 338

后记 349

相信有了这么强大的自学指南，再加上独一无二的配套资料和延伸阅读资料、公开课视频，不论是你是零基础的读者，还是初中级读者，学透大模型理论，真正把大模型用起来都不在话下！

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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。

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