一、导语如今几乎每个人的工作和学习都或多或少地借助着生成式AI聊天问答、辅助编程、文案润色的背后都站着一个大语言模型。但对绝大多数开发者而言这项技术更像一只打不开的“黑盒”——会调接口、会写提示词的人很多能说清一段文本在模型内部如何被切分、编码如何经过注意力层层加工并最终逐词吐出回答的人却寥寥无几。想真正吃透原理与其反复翻论文、读二手解读不如挽起袖子从第一行代码开始亲手把一个大模型完整地写出来、训出来。这正是Sebastian Raschka所著《Build a Large Language Model (From Scratch)》的写作初衷。作者在GitHub上维护的配套仓库LLMs-from-scratch广受好评是该平台上热度最高的LLM教学项目之一英文版尚在预印连载阶段就被全球读者不断催更正式出版后长期占据Amazon相关品类榜单前列。这本书的简体中文版《从零构建大模型》由人民邮电出版社旗下图灵公司引进出版覃立波、冯骁骋、刘乾三位深耕NLP的学者担纲翻译上市后迅速成为国内大模型方向最受关注的技术新书之一。接下来就带大家全面认识一下它。二、图书推荐作者Sebastian Raschka译者覃立波、冯骁骋、刘乾推荐语这是一本让你亲手敲代码、真正懂原理、跑得动模型的大模型从零构建实战指南。三、作者和译者介绍1.作者Sebastian Raschka知名机器学习研究者、畅销书作家与开源贡献者现任Lightning AI首席AI教育官曾在美国威斯康星大学麦迪逊分校从事深度学习研究工作。他在机器学习与深度学习领域深耕多年尤其擅长将复杂的算法原理以清晰易懂的方式传递给读者。其代表作《Python机器学习》自出版以来畅销全球被翻译为多国语言成为无数开发者踏入机器学习领域的启蒙读物。此外他还著有《大模型技术30讲》Machine Learning Q and AI等广受好评的作品。在学术研究方面他在深度学习模型效率优化、大语言模型训练技术等方向发表了多篇具有影响力的论文。他长期活跃于技术社区其个人博客与GitHub项目深受全球开发者追捧。个人主页Sebastian Raschka, LLM Research Engineer | Sebastian Raschka, PhD2.译者1覃立波中南大学特聘教授、博士生导师。2018年于香港中文大学获得博士学位随后加入腾讯AI Lab担任自然语言处理研究员研究方向包括人工智能、自然语言处理、大模型技术等。2冯骁骋哈尔滨工业大学计算学部社会计算与信息检索研究中心教授、博士生导师国家高层次青年人才计划入选者研究方向包括自然语言处理、大模型技术等。个人主页冯骁骋 - 哈尔滨工业大学教师个人主页3刘乾新加坡某公司研究科学家主要研究方向为代码生成与自然语言推理、大模型技术等。个人主页Qian Liu · 刘乾四、图书具体信息图1书籍的封面1. 内容架构作为一本以动手实现为核心主线的大模型实战指南本书围绕理解原理——处理数据——构建模型——预训练——微调应用五大阶段展开。全书共7章并配有附录循序渐进地带领读者完成一个类GPT大模型的完整构建流程让读者在每一行代码的编写中逐步建立起对大模型工作原理的深刻认知。第1章理解大语言模型为全书奠定认知基础系统梳理了LLM的发展脉络、核心概念以及构建与使用LLM的三个关键阶段——预训练、微调与对齐帮助读者在动手之前先建立起清晰的全局图景。第2章处理文本数据聚焦于大模型的食粮准备环节详细讲解如何将原始文本切分为词元Token、构建词表、生成训练所需的词元嵌入与位置嵌入这是理解模型如何阅读人类语言的第一步。第3章编码注意力机制深入到大模型最核心的技术创新从最基础的注意力概念出发逐步推导并实现自注意力、因果注意力与多头注意力机制让读者真正理解Transformer为何能够捕捉长距离的语义依赖关系。第4章从头实现GPT模型进行文本生成则将前述模块组装成一个完整的GPT架构涵盖层归一化、前馈网络、残差连接等关键组件最终实现文本生成功能让读者亲眼见证一个能够说话的模型在自己手中诞生。第5章在无标签数据上进行预训练揭开预训练的神秘面纱讲解模型如何通过预测下一个词这一简单却强大的自监督学习目标在海量无标注文本中积累通用语言能力并介绍如何加载与评估预训练模型。第6章针对分类的微调与第7章通过微调遵循人类指令则分别展示如何让预训练模型适配具体下游任务——前者聚焦于垃圾邮件分类等文本分类场景后者则讲解如何通过指令微调让模型学会理解并执行人类指令最终蜕变为一个可交互的对话助手。附录部分补充了PyTorch基础、训练优化技巧等实用内容是学习本书的补充材料。2. 图书特色本书最大的特色在于代码驱动、从零搭建的实战导向。与许多停留在理论讲解或API调用层面的图书不同本书坚持让读者亲手编写每一行核心代码从词元化器到注意力层从GPT架构到训练循环所有关键组件均由读者自行实现。这种造轮子式的学习路径看似费时费力却能帮助读者建立起对大模型内部机制的透彻理解真正做到知其然更知其所以然。当读者亲手跑通第一个生成文本的模型时那种原来如此的顿悟感是任何理论读物都无法替代的。此外本书的内容编排极具工程化思维采用模块化拆解的方式将复杂的大模型系统分解为一个个可独立理解、可单独测试的功能单元每个章节都配有完整的可运行代码与详尽的图示说明读者可以边读边练、边学边验证。书中所有代码均基于PyTorch框架编写风格简洁清晰便于读者理解与二次开发。配套的GitHub开源仓库持续更新提供了完整的代码实现、数据集与训练脚本并获得了全球开发者的认可形成了活跃的技术讨论社区。整体而言本书既适合作为有一定Python与深度学习基础的读者进阶大模型领域的实战指南也可作为高校人工智能相关课程的教学参考用书是一本兼具深度与可操作性的大模型构建宝典。3. 图书目录和配套资源1图书目录本书以代码为主线以原理为内核模块清晰讲解透彻对读者深入理解大模型内部机制并动手实践非常有帮助。为方便读者了解书籍的内容架构给出本书的目录如下。图2书籍的目录2配套资源代码下载https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch习题解答本书配有专门的习题解答目前已经推出中文版可与图书一起购买。3购买链接本书是学习大模型原理与构建的畅销书籍跟着本书亲手敲代码即可搭建你的第一个GPT模型。书籍内容架构清晰知识点覆盖全面讲解深入浅出以代码驱动的方式呈现大模型的核心原理通俗易懂。重要的是书籍提供了详尽可运行的开源代码与配套数据集让读者上手构建大模型变得切实可行。在人工智能普遍应用的时代大量的论文和书籍可能都是人工智能撰写的。一篇高质量的论文一本高质量的书籍这些都需要专业人士为您仔细挑选。公众号为读者遴选人工智能好书帮助读者高效学习人工智能。通过公众号给出的链接进行购买价格更实惠。您可点击链接好书推荐全球畅销榜上榜图书《从零构建大模型》放心购买。公众号已经开通商品橱窗功能商品橱窗列出了学习人工智能的高质量教材并将不断更新最新教材。读者可以通过购买和阅读商品列表中的教材高效学习让人工智能不必自己再花时间去搜集高质量教材省心又省力。具体操作如下图所示请先打开《人工智能怎么学》公众号然后点击商品橱窗即可查看商品列表。您可在商品列表选择需要的教材进行购买。读者通过公众号的商品橱窗购买人工智能精品教材将获得更多优惠。注本推文由图灵编辑部授权发布所有材料已获得授权。