在 OReilly、GitHub、Amazon 等海外平台，它同样被誉为“构建 LLM 最值得读的实战书之一”。
上市几个月，来自不同国家、不同背景的开发者和学习者，却不约而同地说出了同一句话：
“这是我第一次真正理解了大语言模型！”
到底是哪本书，又是怎样的魔力，能让中外读者产生如此一致的共鸣？
答案就是它——由 GitHub 超 4 万星项目 LLMs-from-scratch 作者、大模型公司 Lightning AI 工程师塞巴斯蒂安·拉施卡编写的《从零构建大模型》！
它不是只讲理论，而是从零出发，手把手带你搭建一个完整的大语言模型。从训练数据的准备、Transformer 的实现，到推理、部署与优化，你不仅读得懂，还能亲手跑通整个流程。
今天这篇文章，我们不列大纲、不摆技术栈。我们只做一件事——带你看看读者怎么说。
来自全球各地的真实评价，会告诉你为什么这本书值得反复阅读，也许还会重新点燃你“动手搭一个 LLM”的冲动。
中文版读者评价
🔹写得深入浅出，没有 Pytorch 基础也能看懂
🔹Transformer 讲解极其清晰，堪称五星！写得真好，深入浅出，居然能在默认读者都没 Pytorch 基础的情况下，用 200 页的篇幅讲明白了全流程。
一直以来我都把 llm 当黑盒用，看完此书才发现，模型内部真就是预测了词汇表里几万个词作为下一个词的概率，之后按贪心或者其他规则决定下一个词是什么。
无限猴子定理和诗云的排列组合，某种意义上不就是一个词汇表均等概率的情况吗？现如今 scaling law 已经成为了共识，但在 GPT 2 之后，OpenAI 居然能那么笃定地把 GPT 3 推进至 175b 规模。
怀义，你当年到底悟得了什么？
—— @细逐空香瑶月麓
🔹偏重动手实践，读起来轻松流畅！对 Transform 的理解，还得是这本书，一下子就清楚了。什么是深入浅出，这就是。还有作者录了视频讲解，只能说太棒了，值得五星。
—— @非此即彼
🔹内容沉稳扎实，配套资源也很到位。一本很精彩的大模型构建书籍，偏向入门和动手，看下来非常舒服。
—— @学习菜鸟
🔹CV 转 NLP 快速上手，结构清晰友好。非常扎实的一本书，沉甸甸的。作者还做了视频，出版社同步到了国内。双方都很给力。
—— @花花Binki
🔹Attention 讲得最清楚的一本书!多年 CV 经验背景，NLP 经验约等于 0，五天时间快速过了一遍，只有第 3 章讲解注意力的内容稍难理解，其它章节和 CNN 大面积重叠，读起来比较快。总体来说是一本入门大语言模型不可多得的好书，后续准备精读第 3 章，然后动手实现一遍。
—— @天外来客
读完第 3 章先来评分，这本书是我看过的讲 Attention 讲得最清楚的。
—— @阿飞
全球读者热评汇总
🔹不再照搬模型，而是真的学会构建 LLM！虽然我才读到第 2 章，但目前为止内容真的太棒了。语言非常精准，很多我之前一直搞不懂的概念，现在都被清晰地讲解出来了。我很期待做完所有练习并读完整本书。我真的想对作者表达感谢——这本书改变了我对通用机器学习和人工智能概念的理解。
——@Steve
🔹不是只讲原理，而是带你亲手做！我买过无数本机器学习、数据工程、编程、云架构方面的书……但是这本书真的太棒了！
它逐步构建了 Transformer 架构的每一个组成部分，写得极其清晰，我现在真的觉得自己能亲手构建一个 LLM 了。
哪怕最低限度，这本书也能帮你理解 Attention 机制、前馈网络、层归一化等核心结构，而不是像过去一样只会从 Hugging Face 导入模型却不懂其背后的逻辑。
如果你和我一样，不满足于只堆 RAG 和调用 API，而是想真正理解模型本体，那这本书就是写给你的！只要作者还能维持这种内容质量，我会一直买下去。
—— @Higgs meets Boson
🔹非常适合入门 LLM，从第一步开始就很有价值！学习大模型最好的方式就是自己动手去构建，而这正是这本书在 LLM 领域所做到的。
你可以在网上找到很多关于 LLM 工作原理的解释，但这本书的独特之处在于：它把原理讲清楚的同时，还带你一起实现。
如果你能完成这本书的阅读并完成练习代码，你将拥有一套扎实、最新的关于 LLM 底层工作机制的理解。
—— @S.Wang
🔹比我读过的论文更清楚，早该从这本书开始！从我目前跟着这本书学习的进度来看，它对任何想入门大语言模型的人都非常有价值。我会继续深入阅读，获取更多知识。
—— @B.Clarke
这本书对我来说简直太合适了。我是一名计算机性能专家，还没真正开始系统学习机器学习和语言模型之前，我偶尔会读一些概览类文章，所以对“向量”“矩阵乘法”这些术语有些了解，但始终没能拼出完整的图景。
我之前买的机器学习方面的书，往往试图“面面俱到”，结果我一本都没读完过。而这本书不仅提供了完整的实战示例和源码，还从头到尾清晰展示了如何训练你自己的简化语言模型（用 Python / PyTorch 实现）。
它最让我惊喜的地方是：对于训练架构的讲解，几页内容就比我之前读过的那些深奥论文讲得更清楚。
我现在觉得，我其实应该一开始就从这本书读起，而不是绕远路看那些论文。
——@tanelP
当然除了诸多好评外，也有一些小建议。
章节内容很好，就是配图如果能彩色或者高分辨率就更好了。
—— @Wael Mohsen
不过中文版在印刷质量上有了显著提升，图文更清晰，整体阅读体验也更加舒适。
内容简介
内容很接地气，作者手把手带你亲手构建、训练、微调一个属于自己的大模型。从数据准备到预训练，从指令微调到模型部署，每一步都讲得清清楚楚。
读完这本书，你会学到什么：
🔹从零开始：自己动手构建模型架构！
🔹 模型训练：教你如何准备数据、搭建训练管道，并优化模型效果！
🔹 让 LLM 更聪明：微调、加载预训练权重，让你的 LLM 适应不同任务！
🔹 人类反馈微调（RLHF）：让 LLM 学会理解指令，避免胡言乱语！
🔹 轻量级开发：一台普通笔记本就能跑，告别「算力焦虑」！
作者让你用最小的算力跑通最大的逻辑，你只要拥有一台笔记本，具备一定的 Python 基础，那你都可以来试试！附上中文版思维导图：
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 44k。
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《大模型技术30讲》（图灵已出版：不管哪个大模型火，你都绕不开这30个核心技术）和《Python机器学习》。
译者覃立波，中南大学特聘教授，博士生导师。现任中国中文信息学会青工委秘书长。主要研究兴趣为人工智能、自然语言处理、大模型等。曾担任 ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI 等国际会议领域主席或高级程序委员会委员。
译者冯骁骋，哈尔滨工业大学计算学部社会计算与交互机器人研究中心教授，博士生导师，人工智能学院副院长。研究兴趣包括自然语言处理、大模型等。在 ACL、AAAI、IJCAI、TKDE、TOIS 等 CCF A/B 类国际会议及期刊发表论文 50 余篇。
译者刘乾，新加坡某公司的研究科学家，主要研究方向是代码生成与自然语言推理。他在顶级人工智能会议（如ICLR、NeurIPS、ICML）上发表了数十篇论文，曾获得 2020 年百度奖学金提名奖、北京市 2023 年优秀博士论文提名奖、2024 年 KAUST Rising Stars in AI 等荣誉。
主审人简介
车万翔，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授，博士生导师，人工智能研究院副院长，国家级青年人才，斯坦福大学访问学者。
黄科科，中南大学教授，博士生导师，自动化学院副院长，国家级青年人才。
业内专家评价
我们已迈入了 AI 时代，深刻理解大模型的工作机制极有必要，而这本书可谓深入理解主流生成式AI的实践指南。本书以“亲手构建才是真理解”为核心理念，带领读者从零搭建类 GPT 模型，作者以工程师视角剖析LLM黑箱，通过清晰的代码示例与模块化拆解，完整覆盖模型架构设计、预训练、指令微调等核心环节，是掌握 Transformer 时代模型精髓的必读之作。
——张俊林，新浪微博首席科学家 & AI 研发部负责人
作为一名大模型从业者，我自认为对书中大部分内容已经足够熟悉，但当我看到书稿的时候，仍忍不住认真读了一遍，因为这种文字、代码、图示、注释四合一的讲解方式实在太引人入胜了。不得不说，这是一本从零入门大模型的难得的好书！
——苏剑林，NLP知名博客“科学空间”博主
这真是一本鼓舞人心的书！它激励你将新技能付诸实践。
——Benjamin Muskalla，GitHub 高级工程师
这是目前对语言模型最通俗易懂且全面的解析！其独特而实用的教学方式，能够达到其他方式都无法企及的理解深度。
——Cameron Wolfe，Netflix 资深科学家
塞巴斯蒂安不仅能够将深邃的理论知识与工程实践完美结合，更拥有化繁为简的魔力。这正是你需要的指南！
——Chip Huyen，《设计机器学习系统》与 AI Engineering 作者
本书内容权威且前沿，强烈推荐！
——Vahid Mirjalili博士，FM Global高级数据科学家
最后，请读过这本书的小伙伴聊聊对这本书的印象？
欢迎大家在评论区写下你读后的评价，我们也将选出更多真实反馈，分享给还在路上的大模型学习者。
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