不管哪个大模型火，你都绕不开这30个核心技术

转载于 2025-03-12 12:35:05 发布 · 176 阅读

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大模型技术正以前所未有的速度改变着人工智能的格局。从 GPT-4 到 DeepSeek，行业竞争激烈，新架构、新方法层出不穷。然而，对于开发者而言，这并不只是狂欢，还伴随着持续的技术焦虑：“如何跟上快速演进的模型架构？如何优化推理效率？如何有效评测和部署？”

最近这本《大模型技术30讲》备受关注，销量火爆。它采用一问一答的独特风格，直击当今机器学习和人工智能领域的 30 个关键问题，涵盖神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署以及预测性能与模型评测等五大模块。不仅对技术前沿进行了梳理，还提供了最佳的实践指南，可以说不管哪个大模型火，你都绕不开这 30 个核心问题！

直击核心：30个大模型技术必答题

这本书的作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）是一位畅销书作者，同时也是一位人工智能专家，他在 GitHub 上的项目 LLMs-from-scratch 获得了 41k 的 star 数。

这本书围绕了 30 个大模型最核心的知识点展开讨论，涉及从基础概念到高级应用的多个层面。作者擅长将复杂的概念简单化，让读者阅读完对大模型技术能有更深入的了解，整个书分为五个主题。

第一部分：神经网络与深度学习

这是大模型的基础，而 Transformer 架构的成功绝非偶然。注意力机制的引入，使得模型能够在序列数据中动态调整对不同部分的关注程度，而并行计算能力的提升，使其比传统的 RNN 更具优势。此外，自监督学习更是帮助大模型在海量无标签数据上训练，从而提高泛化能力。

与此同时，过拟合问题也是开发者必须面对的挑战。这本书提供了数据增强、正则化、Dropout 等方法，帮助优化模型在不同数据集上的表现。此外，彩票假设为神经网络提供了理论基础，使得模型能够在不影响性能的前提下，大幅减少计算量。

第二部分：计算机视觉

在计算机视觉领域，视觉 Transformer（ViT）近年来成为热门，但其庞大的参数量往往要求更大的数据集进行训练。作者深入解析了 ViT 如何依赖更强的归纳偏置，以及如何在数据有限的情况下优化其性能。此外，计算参数量的问题也不可忽视，开发者需要合理选择模型架构，以在计算效率和效果之间取得平衡。

第三部分：自然语言处理（NLP）

在自然语言处理任务中，自注意力机制极大提升了语言模型的理解能力。作者深入解析了 BERT、GPT 等模型如何利用分布假设进行词向量学习，并介绍了文本数据增强的各种技巧，如同义词替换、回译等，以提升模型在低资源环境下的效果。

微调大模型的方式也在不断演进。作者还详细讲解了参数高效微调方法，如 LoRA、Adapter 等，使得开发者无需调整整个模型，只优化部分参数就可以实现，从而大幅降低计算成本。

第四部分：生产与部署

将大模型投入生产并非易事。作者还专门讨论了无状态训练与有状态训练的区别，帮助企业在不同的应用场景中做出最佳决策。同时，数据分布偏移是部署模型后常见的问题，作者介绍了协变量偏移、标签偏移、概念偏移等现象，并提供了应对策略。

第五部分：预测性能与模型评测

如何衡量一个大模型的好坏？书中详细介绍了困惑度、BLEU、ROUGE 等常见评测指标，并解析了 k 折交叉验证在不同任务中的应用。此外，训练集与测试集的不一致性往往会影响模型的实际效果，书中给出了应对策略，帮助开发者构建出更稳健的模型。

为什么这本书不可或缺？

无论是 AI 研究人员、工程师，还是关注大模型发展的从业者，都应该认真读一读《大模型技术30讲》。

体系化知识梳理：书中覆盖的大模型核心问题，几乎囊括了当前人工智能领域最受关注的技术难点，能够帮助读者构建完整的知识体系。
理论结合实践：本书不仅讲解理论，还提供了具体的技术方案，例如如何使用数据增强减少过拟合、如何优化推理速度等，极具实操价值。
紧跟技术前沿：Transformer、扩散模型、LLM 微调等技术仍在快速发展，而本书基于最新研究成果，帮助你快速吸收最具价值的知识点。

总的来说，《大模型技术30讲》不仅是一本解答疑惑的技术书，更是一本为你指引方向的指南。面对层出不穷的新模型、新概念，这本书提供了稳定的技术锚点，让你无论身处哪一个浪潮，都能找到最核心的突破口。

如果你想真正理解大模型时代的技术本质，这 30 个问题，你必须要知道！

作译者简介

作者塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）极具影响力的人工智能专家，GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数达 41k。现在大模型独角兽公司 Lightning AI 任资深研究工程师。博士毕业于密歇根州立大学，2018~2023 年威斯康星大学麦迪逊分校助理教授（终身教职），从事深度学习科研和教学。除本书外，他还写作了畅销书《从零构建大模型》和《Python机器学习》。

译者叶文滔，中国计算机学会自然语言处理专委会委员。曾任职于字节跳动、蚂蚁集团、星环科技、平安科技等互联网科技企业，负责过多个人工智能、大模型领域研发项目，并拥有多项人工智能相关专利，并著有多篇相关论文。

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